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ONNXRuntime项目集:部分ONNXRuntime相关代码

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简介:
ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码,旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例,例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎,适用于开放神经网络交换(ONNX)模型。它拥有一个开放且可扩展的架构,并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中,已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言,在Visual Studio平台上开发。 此外,我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型,并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置(例如输入分辨率、批量大小等)。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合:CPU运行时间、GPU运行时间和TRT(TensorRT)加速模式下的性能数据也已记录在案。

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  • ONNXRuntime:ONNXRuntime
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    ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码,旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例,例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎,适用于开放神经网络交换(ONNX)模型。它拥有一个开放且可扩展的架构,并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中,已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言,在Visual Studio平台上开发。 此外,我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型,并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置(例如输入分辨率、批量大小等)。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合:CPU运行时间、GPU运行时间和TRT(TensorRT)加速模式下的性能数据也已记录在案。
  • ONNXRuntime GPU版
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    ONNXRuntime GPU版是微软开发的一款高性能GPU加速引擎,专为运行ONNX模型设计,支持快速部署机器学习和深度学习应用。 ONNX Runtime GPU版本推理库文件包括头文件、lib库文件以及dll动态库文件,适用于C++开发环境。
  • ONNXRuntime-1.5.2.jar
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    ONNXRuntime-1.5.2.jar是微软公司开发的一款用于运行Open Neural Network Exchange (ONNX)模型的Java库,支持高效的机器学习和深度学习推理服务。 ONNX的Java包可以在POM文件中引入后进行试验,用于通过Java调用ONNX文件执行CPU模型推理。相关示例代码见ScoreMNIST.java,具体使用方法可参考官方文档中的Getting Started部分。
  • ONNXRuntime-1.5.2.zip
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    ONNXRuntime-1.5.2是一款高效的开源推理引擎,支持深度学习模型以ONNX格式运行,加速机器学习应用部署与执行。此版本提供了性能优化和新功能增强。 ONNX Runtime 是微软开发的一个高性能推理引擎,用于执行已经训练好的深度学习模型,并封装在 onnxruntime-1.5.2.zip 压缩文件中。这个开源项目支持多种硬件平台,包括CPU、GPU和其他加速器,旨在优化模型的部署速度和效率。 该压缩包中的 ONNX Runtime 版本为 1.5.2,它可能包含以下组件: 1. **库文件**:运行时环境所需的动态或静态库。 2. **头文件**:开发者在编写与ONNX Runtime交互的代码时需要用到的接口定义。 3. **示例代码**:展示如何使用ONNX Runtime加载和执行模型的示例程序。 4. **文档**:包含API参考、教程和常见问题解答,帮助开发者理解和使用ONNX Runtime。 5. **构建脚本**:用于在各种操作系统上构建和安装ONNX Runtime的脚本。 6. **测试套件**:一组测试用例,确保ONNX Runtime的功能正确性和性能。 标签 DL 暗示这个话题与深度学习(Deep Learning)有关。使用 ONNX Runtime 的优势包括: - **跨平台支持**:Windows、Linux和macOS等多种操作系统以及各种硬件平台。 - **高性能表现**:针对不同硬件进行了优化,提供高效的模型执行速度。 - **兼容性良好**:支持多种深度学习框架,简化模型的部署流程。 - **可扩展性强**:允许添加自定义操作符和后端以满足新的需求。 对于开发者而言,掌握 ONNX Runtime 的使用有助于在实际项目中更好地实现模型的高效部署与运行。
  • ONNXRuntime-Win-X64-1.14.1
    优质
    ONNXRuntime-Win-X64-1.14.1是一款针对Windows 64位系统的高性能深度学习推理引擎,用于优化和加速基于ONNX模型的机器学习应用。 ONNX Runtime for Windows (x64, version 1.14.1) includes CPU and GPU inference capabilities in C++. The package consists of three types of files: include files, lib files, and dll dynamic link libraries.
  • C++中使用OnnxRuntime署yolov8模型
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    本文介绍了如何在C++环境中利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型,详细阐述了技术实现过程和关键步骤。 在C++环境中部署YOLO模型涉及几个关键步骤:首先需要获取YOLO的预训练权重文件,并确保这些文件与使用的代码版本兼容;其次,在C++项目中集成Darknet库,这是实现YOLO算法的基础框架之一;然后根据具体需求调整源码中的参数设置,比如输入图像大小、类别数等。部署过程中可能还需解决跨平台编译问题和性能优化挑战,以确保模型在目标设备上高效运行。
  • C++中使用OnnxRuntime署yolov8模型
    优质
    本文章介绍了如何在C++环境下利用ONNX Runtime高效地部署YOLOv8模型,为开发者提供了一种将先进目标检测技术集成到应用中的方法。 YOLO(You Only Look Once)是一种流行的实时目标检测算法,其最新版本为YOLOv8。OnnxRuntime是由Microsoft开发的一个高性能的推理引擎,用于执行机器学习模型,包括YOLO模型。在C++环境中利用OnnxRuntime部署YOLOv8模型能够实现高效的计算机视觉任务处理。 首先了解YOLOv8模型:它是对前几代YOLO算法的改进版本,提高了检测速度和精度。训练过程通常涉及预处理、选择合适的训练集、损失函数以及优化器等步骤。完成训练后,我们得到一个.onnx格式的模型文件,并可以将其用于OnnxRuntime的部署。 接下来是关于OnnxRuntime的一些介绍:它支持多种平台及硬件加速如CPU、GPU和AI加速器。C++ API允许开发者在应用程序中集成模型推理功能。需要安装OnnxRuntime库并确保其与你的开发环境兼容。 以下是使用OnnxRuntime部署YOLOv8的步骤: 1. 引入依赖项:包含必要的头文件,并链接所需的库,保证使用的版本与操作系统和编译器相匹配。 2. 创建会话:初始化运行时环境,加载模型文件并创建一个用于执行推理任务的会话。 3. 预处理图像数据:YOLOv8需要特定格式的数据输入。这包括调整尺寸、归一化像素值等操作以满足模型需求。 4. 分配输入张量:为预处理后的数据分配内存,并准备好传递给模型进行预测。 5. 运行推理任务:将准备好的输入数据提供给会话,执行推断并获取输出结果。 6. 后处理步骤:对模型的原始输出进行解码和进一步处理以获得最终目标检测的结果。 7. 释放资源:完成所有操作后,确保正确地清理分配的所有内存和其他资源。 需要注意的是,在利用GPU加速时,请确认OnnxRuntime已配置为使用GPU,并且系统中安装了必要的CUDA和cuDNN库。通过以上步骤可以在C++环境中高效部署YOLOv8模型并实现实时目标检测功能。在实际应用过程中,可能还需要处理多线程、并发控制及性能优化等问题以适应不同的应用场景需求。
  • ONNXRuntime-Win-X64-1.12.0.zip
    优质
    这是一款针对Windows 64位系统的ONNX Runtime版本1.12.0的压缩包,旨在优化人工智能模型在Windows环境下的高效执行。 ONNX Runtime Windows x64 1.12.0 官方预编译包下载速度较慢,这里备份一份以便需要时使用。如果有需要的话也可以从这里获取。