onnxc語(yǔ)言調(diào)用模型

如何使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型

ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一種開(kāi)放的深度學(xué)習(xí)模型

格式，它允許不同的深度學(xué)習(xí)框架之間共享模型。在本篇文章中，我們將

探討如何使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型。

首先,我們需要明確使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型的目的。通常,我們使

用C語(yǔ)言進(jìn)行模型調(diào)用的原因有兩個(gè)L是希望在嵌入式設(shè)備上部署模型,

例如物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備或移動(dòng)設(shè)備；二是希望在沒(méi)有深度學(xué)習(xí)框架的環(huán)境中使用

模型。

下面我們將一步一步回答如何使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型的問(wèn)題。

第一步：安裝ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù)

要在C語(yǔ)言中調(diào)用ONNX模型，首先需要安裝ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù)。ONNX

運(yùn)行時(shí)庫(kù)是一個(gè)輕量級(jí)的C庫(kù)，用于加載和執(zhí)行ONNX模型。你可以從

ONNX官方網(wǎng)站上下載適用于你的平臺(tái)的ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù)。安裝完成后,

你將獲得一個(gè)包含ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù)的靜態(tài)鏈接庫(kù)文件(.a文件1

第二步：導(dǎo)出ONNX模型

在使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型之前，我們需要先導(dǎo)出ONNX模型。通常,

我們?cè)谄渌疃葘W(xué)習(xí)框架(如PyTorch或TensorFlow)中訓(xùn)練模型,并

將其導(dǎo)出為ONNX格式。在導(dǎo)出模型時(shí)，我們應(yīng)該保留模型的輸入和輸

出張量的形狀信息，以便在C語(yǔ)言中準(zhǔn)確地使用模型。

第三步：加載ONNX模型

使用ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù)的第一步是將ONNX模型加載到內(nèi)存中。ONNX

運(yùn)行時(shí)庫(kù)提供了一個(gè)函數(shù)，可以從磁盤(pán)上的ONNX文件中加載模型。我

們只需提供ONNX文件的路徑和一個(gè)指向保存模型的指針變量的指針。

#include<onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.h>

OrtSession*session;

OrtStatus*status=

n；

OrtCreateSessionFromModel("path/to/model.onnx/NULL0z

&session);

if(status!=NULL){

處理錯(cuò)誤

)

在這里我們使用'OrtCreateSessionFromModel'函數(shù)加載ONNX模型。

該函數(shù)接受ONNX文件的路徑以及一些其他參數(shù)，并將加載的模型保存

在'OrtSession'變量中。

第四步：準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)

在調(diào)用ONNX模型之前，我們需要準(zhǔn)備輸入數(shù)據(jù)。輸入數(shù)據(jù)通常是一個(gè)

或多個(gè)多維數(shù)組，可以用C語(yǔ)言的數(shù)組或指針表示。我們還需要提供每個(gè)

輸入張量的形狀信息。

示例：輸入維度為的

intinput_dim[]={1,3,224z224};1x3x224x224

張量

float*input_data=malloc(sizeof(float)*1*3*224*224);分配內(nèi)

存

OrtValue*input_tensor;

OrtCreateTensorWithDataAsOrtValueCinpu^dim,4,input_dataz

sizeof(float)*1*3*224*224,

ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT,&input_tensor);

在這個(gè)例子中，我們使用'OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue'函數(shù)創(chuàng)

建了一個(gè)指向輸入數(shù)據(jù)的、OrtValue'結(jié)構(gòu)體指針。我們提供了輸入張量的

形狀信息，并分配了足夠的內(nèi)存來(lái)容納輸入數(shù)據(jù)。

第五步：執(zhí)行模型

一旦我們準(zhǔn)備好輸入數(shù)據(jù)，就可以執(zhí)行ONNX模型了。

constchar*input_names[]={"input");輸入張量的名稱(chēng)

OrtValue*input_tensors[]={input_tensor};輸入張量的指針數(shù)組

constchar*output_names[]={"output"};輸出張量的名稱(chēng)

OrtValue*output_tensors[]={NULL};輸出張量的指針數(shù)組

OrtRun(session,NULL,input_nameszinput_tensorsz1,

output_names;1,output_tensors);

在這里,我們使用'OrtRun'函數(shù)運(yùn)行了ONNX模型。我們提供了模型的

'OrtSession'變量、輸入和輸出張量的名稱(chēng)以及指向輸入和輸出張量的指

針數(shù)組。

第六步：獲取輸出結(jié)果

一旦模型執(zhí)行完畢，我們可以從輸出張量中驍取結(jié)果。輸出結(jié)果也是一個(gè)

或多個(gè)多維數(shù)組，可以用C語(yǔ)言的數(shù)組或指針表示。我們還需要提供每個(gè)

輸出張量的形狀信息。

OrtTensorTypeAndShapelnfo*outputjnfo;

OrtGetTensorTypeAndShape(output_tensors[0]z&output_info);

size_tnum_dims=OrtGetNumOfDimensions(outputJnfo);

size_tdims[num_dims];

OrtGetDimensions(output_info,dims,num_dims);

float*output_data=(float*)OrtGetTensorData(output_tensors[0]);

處理輸出結(jié)果

OrtReleaseTensorTypeAndShapelnfo(outputJnfo);

在這個(gè)例子中，我們首先使用'OrtGetTensoiTypeAndShape'函數(shù)獲取輸

出張量的類(lèi)型和形狀信息。然后，我們從輸出張量中獲取輸出數(shù)據(jù)，并處

理它。

第七步：釋放資源

在使用完模型和輸出結(jié)果后，我們應(yīng)該釋放占用的資源，包括模型和輸入

/輸出張量。

OrtReleaseValue(input_tensor);

OrtReleaseValue(output_tensors[0]);

OrtReleaseSession(session);

在這個(gè)例子中，我們使用'OrtReleaseValue'函數(shù)釋放輸入和輸出張量，使

用'OrtReleaseSession'函數(shù)釋放模型。

總結(jié)

本文詳細(xì)介紹了如何使用C語(yǔ)言調(diào)用ONNX模型的步驟。我們首先安裝

了ONNX運(yùn)行時(shí)庫(kù).然后導(dǎo)出了ONNX模型。接著，我們加載了模型,

準(zhǔn)備了輸入數(shù)