本篇文章给大家带来《python onnxruntime》，石家庄人才网对文章内容进行了深度展开说明，希望对各位有所帮助，记得收藏本站。

ONNX Runtime是微软推出的一款用于ONNX模型推理的开源引擎，ONNX Runtime支持多种平台和语言，例如 Python、C++、C#、Java等，也支持Windows，Linux，MacOS等操作系统。ONNX Runtime推理引擎支持CPU、GPU、NPU等多种硬件平台，并且针对不同的硬件平台进行了优化，以提供最佳的性能。石家庄人才网小编了解到，ONNX Runtime还支持分布式推理，可以将推理任务分布到多个节点上进行计算，以提高推理速度和吞吐量。

ONNX Runtime 在 CPU 上对模型执行推理时，它会使用各种优化技术来提高性能，例如：

• 算子融合：将多个算子融合成一个算子，以减少内存访问和计算开销。
• 内存优化：使用内存重用和内存布局优化等技术来减少内存占用和访问时间。
• 量化：使用低精度数据类型（例如 INT8）来表示模型权重和激活值，以减少内存占用和计算开销。
• 稀疏计算：利用模型权重和激活值中的零元素来减少计算量。

要使用onnxruntime，首先需要安装onnxruntime包：

```bash

pip install onnxruntime

```

下面是一个简单的例子，演示如何使用onnxruntime加载并运行一个onnx模型：

```python

import onnxruntime as ort

# 创建一个推理会话

sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 获取输入名称

input_name = sess.get_inputs()[0].name

# 创建输入数据

input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 运行模型

outputs = sess.run(None, {input_name: input_data})

# 打印输出

print(outputs)

```

在上面的例子中，我们首先使用onnxruntime.InferenceSession类加载了一个onnx模型。然后，我们使用sess.get_inputs()方法获取了模型的输入名称。接下来，我们创建了一些随机的输入数据，并使用sess.run()方法运行了模型。最后，我们打印了模型的输出。

ONNX Runtime 是一个功能强大且用途广泛的推理引擎，可以轻松地将 ONNX 模型部署到各种平台和设备。如果您正在寻找一种高性能且易于使用的 ONNX 模型推理解决方案，那么 ONNX Runtime 是一个不错的选择。石家庄人才网小编补充，值得注意的是，ONNX Runtime 还支持其他高级功能，例如模型量化、动态形状推理和自定义算子实现，这些功能可以进一步提高性能和效率。

石家庄人才网小编对《python onnxruntime》内容分享到这里，如果有相关疑问请在本站留言。