ONNX Runtime学习资料汇总 - 跨平台高性能机器学习加速引擎
RayONNX Runtime简介
ONNX Runtime是由微软开发的开源机器学习推理和训练加速引擎。它具有以下主要特点:
- 跨平台支持:可在Windows、Linux、Mac、Android、iOS等多种系统上运行
- 高性能:针对不同硬件进行了优化,可充分利用CPU、GPU等加速器
- 广泛兼容:支持ONNX模型格式,可与PyTorch、TensorFlow等主流框架无缝对接
- 易于使用:提供Python、C++、C#、Java等多种语言API
无论是用于模型推理还是训练,ONNX Runtime都可以显著提升性能,降低成本。
快速入门
- 安装ONNX Runtime:
pip install onnxruntime
- 加载ONNX模型并进行推理:
import onnxruntime as ort # 加载模型 session = ort.InferenceSession("model.onnx") # 准备输入数据 input_data = {...} # 进行推理 outputs = session.run(None, input_data)
学习资源
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官方文档
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教程视频
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示例代码
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社区支持
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版本发布
性能优化
ONNX Runtime提供了多种优化技术来提升模型性能:
- 图优化:自动应用算子融合、常量折叠等优化
- 量化:支持INT8/FP16量化,减少模型大小和计算量
- 硬件加速:可充分利用CPU SIMD指令集、GPU等硬件特性
- 内存优化:减少内存占用和数据搬运
详细的性能优化指南请参考官方文档。
最佳实践
- 选择合适的执行提供程序(Execution Provider)
- 使用最新版本的ONNX Runtime
- 进行模型优化和量化
- 合理设置会话选项
- 批处理输入以提高吞吐量
- 使用内存复用等高级特性
总结
ONNX Runtime作为一个功能强大的机器学习加速引擎,可以显著提升AI应用的性能。本文介绍了ONNX Runtime的基本用法和主要学习资源,希望能帮助读者快速上手这个强大的工具。随着AI技术的不断发展,ONNX Runtime也在持续优化和更新,建议读者保持关注其最新进展。
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