onnxruntime c++

### 关于ONNX Runtime在C++中的使用

#### ONNX Runtime C++ API概述
ONNX Runtime 提供了一套完整的API用于加载和执行机器学习模型。这些API允许开发者轻松集成预训练的ONNX格式模型到应用程序中[^2]。

#### 安装与配置环境
为了能够在C++环境中运行ONNX Runtime, 需要先安装对应的库以及设置好开发环境。这通常涉及到下载并编译源码或是直接获取预构建二进制文件，并确保其版本能够适配目标操作系统的要求。

#### 加载模型及创建Session对象
一旦完成了必要的准备工作之后，就可以开始编写代码来初始化一个`InferenceSession`实例，它负责管理整个推理过程：

#include "onnxruntime_cxx_api.h"

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime");
Ort::SessionOptions session_options;
// 设置线程数等参数...
std::unique_ptr<Ort::Session> session(new Ort::Session(env, L"path_to_model.onnx", session_options));

这段简单的程序片段展示了如何定义环境变量、指定日志级别并通过路径加载特定的`.onnx`文件作为输入给定会话选项以控制行为特性[^1]。

#### 准备输入张量
对于每一个想要预测的数据样本来说，都需要将其转化为适合传递给模型的形式——即所谓的“命名张量”。下面的例子说明了怎样构造这样的结构体并将实际数值填充进去:

const char* input_names[] = {"input"};
float data[] = { /* your float array here */ };
size_t dims[] = {/* dimensions of the tensor */};
auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, data, sizeof(data)/sizeof(float), dims, 4);  

此处需要注意的是，具体的维度大小取决于所使用的具体模型架构；而内存分配方式则决定了数据存储的位置（比如是在CPU还是GPU上）。此外，还应该考虑到不同类型间可能存在的转换需求[^3]。

#### 执行推断操作
当所有的前置工作都完成后，便可以通过调用`Run()`方法来进行前向传播计算得到最终的结果输出：

auto output_tensors = session->Run(
    Ort::RunOptions{nullptr}, 
    input_names,
    &input_tensor,
    1,
    output_names_,
    num_outputs_
);

for (int i=0;i<num_outputs_;i++){
    auto output_tensor = output_tensors[i];
    // Process each output tensor as needed.
}

上述代码段实现了基于之前准备好的输入张量列表启动一次新的推理请求，并接收返回来的多个输出张量以便后续处理分析[^5]。

#### 性能优化建议
如果希望进一步提升性能表现，则可以考虑采用更高级别的技术手段如CUDA加速器支持或者是通过IOBinding机制减少不必要的主机端至设备间的传输开销等问题。