onnxruntime的c接口教程

ONNXRuntime是一个高性能的开源深度学习推理引擎，支持多种模型格式，包括ONNX。它的C接口允许开发者直接通过C语言与ONNXRuntime进行交互，这对于性能敏感的应用特别有用。

ONNXRuntime C API教程主要包括以下几个步骤：

1. **安装ONNXRuntime**：首先需要从GitHub上下载并安装ONNXRuntime库，通常使用CMake构建。

   git clone https://github.com/microsoft/onnxruntime.git
   cd onnxruntime
   cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
   ninja build

2. **包含头文件**：在C代码中引入必要的头文件，如`onnxruntime_c_api.h`。

3. **初始化运行时**：使用`Ort::CreateSession`函数创建一个会话实例。

4. **加载模型**：通过会话加载ONNX模型，比如`const char* model_path = "model.onnx"; Ort::Session ort_session(model_path);`。

5. **执行计算图**：使用`Ort::Run`函数执行模型的前向推断，并提供输入数据。

6. **获取结果**：查询并处理输出张量。

7. **清理资源**：最后记得关闭会话和释放内存。

**示例代码片段**：

#include "onnxruntime/c_api.h"

int main() {
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_INFO);
    Ort::Session session("model.onnx", &env);

    // 创建输入数据
    OrtValue input_values[] = {/* ... */};
    const int num_inputs = sizeof(input_values) / sizeof(input_values[0]);

    // 执行推理
    Ort::Status status = session.Run({}, input_values, {}, &output_values, &num_outputs);
    if (!status.IsOK()) {
        std::cerr << "Error: " << status.ErrorMessage() << std::endl;
        return 1;
    }

    // 处理输出
    for (int i = 0; i < num_outputs; ++i) {
        // Access the output tensor and do something with it
        Ort::Tensor *output_tensor = output_values[i].GetTensor();
        // ...
    }

    // 清理
    session.Close();
    return 0;
}