onnxruntime C++并行推理
时间: 2024-05-26 12:07:18 浏览: 23
ONNX Runtime是一个开源的高性推理引擎,用于在不同硬件平台上执行机器学习模型的推理任务。它支持多种编程语言,包括C++、Python和C#等。在C++中使用ONNX Runtime进行并行推理,可以通过以下步骤实现:
1. 安装ONNX Runtime库:首先需要下载并安装ONNX Runtime库,可以从官方网站或GitHub上获取最新版本的库文件。
2. 加载模型:使用ONNX Runtime的C++ API,可以通过加载ONNX模型文件来创建一个推理会话。可以使用`Ort::SessionOptions`类来设置会话的选项,例如设置推理的优化级别、设备类型等。
3. 准备输入数据:在进行推理之前,需要准备输入数据。可以使用`Ort::Value`类来创建输入张量,并将数据填充到张量中。
4. 进行推理:调用会话的`Run`方法来执行推理操作。可以将输入张量传递给`Run`方法,并指定输出张量的名称。
5. 获取输出结果:通过`Run`方法的返回值,可以获取输出张量的结果。可以使用`Ort::Value`类的方法来获取输出张量的数据。
在C++中进行并行推理时,可以使用多线程或多进程来实现并行计算。可以将输入数据分成多个小批次,在每个线程或进程中独立进行推理操作,最后将结果合并。
相关问题
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YOLO5是一种高效的目标检测算法,可以快速准确地识别图像中的目标,并输出相应的边框、类别和置信度等信息。而ONNXRuntime是一个开源的深度学习推理框架,可以支持多种深度学习模型的推理。在C语言环境下使用ONNXRuntime对YOLO5模型进行推理,可以实现高效的图像目标检测。
使用ONNXRuntime进行模型推理的过程大概分为三步:模型加载、输入数据准备和推理计算。首先要加载YOLO5模型,即读取模型文件并构建模型对象。接着需要准备输入数据,包括图像数据、图像大小等信息,以及对数据进行预处理,如归一化、缩放等。最后进行推理计算,即将输入数据传入模型对象中,得到输出结果,即目标的边框、类别和置信度等信息。
使用ONNXRuntime进行模型推理的好处是可以实现高效的计算和资源利用,同时支持多种硬件平台和操作系统,可以实现跨平台的目标检测应用。此外,ONNXRuntime还提供一些优化功能,如动态量化、CUDA支持等,可进一步提高推理效率和准确性。
总之,使用ONNXRuntime和C语言对YOLO5模型进行推理是一种高效、灵活和可靠的方法,适用于需要高性能目标检测的图像处理应用。
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首先,您需要将Yolov5模型转换为ONNX格式。您可以使用PyTorch将模型转换为ONNX格式,然后使用ONNX Runtime C++ API加载和运行模型。
以下是一些步骤:
1. 安装PyTorch和ONNX Runtime
2. 使用PyTorch将Yolov5模型转换为ONNX格式。您可以使用以下代码:
```
import torch
import torchvision
# Load the model
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
# Export the model to ONNX format
input_shape = (1, 3, 640, 640)
torch.onnx.export(model, torch.randn(*input_shape), "yolov5s.onnx", opset_version=11)
```
3. 在C++中加载和运行模型。您可以使用以下代码:
```
#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <opencv2/opencv.hpp>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
using namespace std;
using namespace cv;
using namespace std::chrono;
using namespace onnxruntime;
int main() {
// Load the model
Ort::SessionOptions session_options;
session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_ALL);
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::Session session(env, "yolov5s.onnx", session_options);
// Get input and output names
auto input_names = session.GetInputNames();
auto output_names = session.GetOutputNames();
// Create input tensor
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
Ort::Value input_tensor(nullptr);
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
vector<int64_t> input_shape = {1, 3, 640, 640};
input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, reinterpret_cast<float*>(new float[input_shape[0] * input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]]), input_shape.data(), input_shape.size());
// Load image
Mat image = imread("test.jpg");
cvtColor(image, image, COLOR_BGR2RGB);
resize(image, image, Size(640, 640));
float* input_data = input_tensor.GetTensorMutableData<float>();
for (int i = 0; i < 640 * 640 * 3; i++) {
input_data[i] = image.data[i] / 255.0;
}
// Run inference
auto start = high_resolution_clock::now();
vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(output_names, &input_names[0], &input_tensor, 1);
auto end = high_resolution_clock::now();
auto duration = duration_cast<milliseconds>(end - start);
cout << "Inference time: " << duration.count() << " ms" << endl;
// Get output tensor
Ort::Value& output_tensor = output_tensors[0];
float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
// Process output
for (int i = 0; i < 25200; i++) {
if (output_data[i * 6 + 4] > 0.5) {
int x1 = output_data[i * 6 + 0] * 640;
int y1 = output_data[i * 6 + 1] * 640;
int x2 = output_data[i * 6 + 2] * 640;
int y2 = output_data[i * 6 + 3] * 640;
cout << "Object detected: " << output_data[i * 6 + 5] << " (" << x1 << ", " << y1 << ") (" << x2 << ", " << y2 << ")" << endl;
}
}
return 0;
}
```
这个例子假设您有一张名为“test.jpg”的图像,它将被用作模型的输入。它还假设您的模型输出是一个大小为[1, 25200, 6]的张量,其中25200是预测的边界框数,6是每个边界框的属性数(左上角和右下角坐标,置信度和类别)。
请注意,这只是一个简单的例子,您需要根据您的模型和数据进行适当的修改。
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