android 怎么运行onnx模型

在Android设备上运行ONNX模型，可以使用ONNX Runtime for Android，它是一个轻量级的库，可以在Android设备上高效地运行ONNX模型。以下是一些基本步骤：

1.下载ONNX Runtime for Android库文件，并将其添加到Android Studio项目中。

2.将ONNX模型文件添加到Android Studio项目的assets文件夹中。

3.使用Java代码加载ONNX模型文件，并创建一个ONNX会话对象。

4.将输入数据传递到ONNX模型中，并运行模型。

5.获取输出数据并在应用中使用。

这些步骤的具体实现可能会因具体应用而有所不同，您可以参考ONNX Runtime for Android的文档和示例代码来了解更详细的实现方法。

相关问题

请编写Android 运行onnx模型的代码

要在 Android 上运行 ONNX 模型，可以使用 TensorFlow Lite。以下是一个简单的代码示例：

1. 添加依赖项

在 app/build.gradle 文件中添加以下依赖项：

dependencies {
  implementation 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.4.0'
}

2. 加载模型

在代码中加载 ONNX 模型并创建一个 TensorFlow Lite 解释器：

// 加载模型
MappedByteBuffer model = loadModelFile();

// 创建解释器
Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
Interpreter interpreter = new Interpreter(model, options);

loadModelFile() 方法可以根据模型文件的路径加载模型，如下所示：

private MappedByteBuffer loadModelFile() throws IOException {
  AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.onnx");
  FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
  FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
  long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
  long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
  return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
}

3. 运行模型

将输入数据传递给解释器，然后运行模型并获取输出数据：

// 准备输入数据
float[][][] input = prepareInputData();

// 获取输入和输出 Tensor
Tensor inputTensor = interpreter.getInputTensor(0);
Tensor outputTensor = interpreter.getOutputTensor(0);

// 将输入数据复制到输入 Tensor
inputTensor.loadArray(input);

// 运行模型
interpreter.run();

// 获取输出数据
float[][] output = new float[1][10];
outputTensor.copyTo(output);

// 处理输出数据
processOutputData(output);

prepareInputData() 方法可以准备输入数据，processOutputData() 方法可以处理输出数据。

这是一个简单的 TensorFlow Lite 代码示例，可以加载并运行 ONNX 模型。但是要注意，不是所有的 ONNX 模型都可以直接在 TensorFlow Lite 中运行，有时需要进行转换或重新训练。

请编写在android平台使用onnxruntime运行onnx模型的代码？

要在 Android 平台使用 ONNX Runtime 运行 ONNX 模型，可以使用 ONNX Runtime for Java。以下是一个简单的代码示例：

1. 添加依赖项

在 app/build.gradle 文件中添加以下依赖项：

dependencies {
  implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime-android:1.7.1'
}

2. 加载模型

在代码中加载 ONNX 模型并创建一个 ONNX Runtime 推理会话：

// 创建推理会话
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, options);

// 获取输入和输出 Tensor
OrtSession.Result inputResult = session.getInput(0);
OrtSession.Result outputResult = session.getOutput(0);

其中，modelPath 是 ONNX 模型的路径。

3. 运行模型

将输入数据传递给推理会话，然后运行模型并获取输出数据：

// 准备输入数据
float[][][] input = prepareInputData();

// 将输入数据复制到输入 Tensor
inputResult.loadFloats(input);

// 运行模型
session.run();

// 获取输出数据
float[][] output = new float[1][10];
outputResult.getFloats(output);

// 处理输出数据
processOutputData(output);

其中，prepareInputData() 方法可以准备输入数据，processOutputData() 方法可以处理输出数据。

这是一个简单的 ONNX Runtime for Java 代码示例，可以加载并运行 ONNX 模型。