ONNX Runtime C++ API

ONNX Runtime是一个开源的高性能推理引擎，用于执行ONNX（Open Neural Network Exchange）模型。ONNX是一种开放的深度学习模型交换格式，可让深度学习框架之间实现模型的互操作性。

ONNX Runtime提供了C++ API，使开发人员能够在自己的应用程序中使用其功能。使用ONNX Runtime C++ API，您可以加载、预处理和执行ONNX模型，以便进行推理。该API还提供了许多其他功能，如模型优化、多线程并发执行、硬件加速等。

使用ONNX Runtime C++ API，您可以将ONNX模型集成到自己的C++应用程序中，以便进行机器学习任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。

如果您需要更详细的信息和示例代码，请参考ONNX Runtime的官方文档和示例。

相关问题

ONNX Runtime C++ API vs2022安装

要在 VS2022 中安装 ONNX Runtime C++ API，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 下载 ONNX Runtime C++ API 的源代码：您可以从 ONNX Runtime 的 GitHub 存储库下载源代码。请确保选择与您的平台和配置相匹配的版本。

2. 打开 Visual Studio 2022：确保您已经成功安装了 Visual Studio 2022，并打开它。

3. 创建新项目：选择 "新建项目"，然后选择适合您的项目类型（例如，控制台应用程序）。

4. 配置项目属性：在项目资源管理器中，右键单击您的项目，然后选择 "属性"。在属性窗口中，选择 "VC++ 目录" 选项卡。

5. 添加 ONNX Runtime 头文件目录：在 "包含目录" 字段中，添加 ONNX Runtime 头文件的路径。这取决于您下载的源代码的位置。

6. 添加 ONNX Runtime 库文件目录：在 "库目录" 字段中，添加 ONNX Runtime 库文件的路径。这取决于您下载的源代码的位置。

7. 链接 ONNX Runtime 库文件：在 "链接器" -> "输入" 选项卡中，添加 ONNX Runtime 库文件的名称。这些库文件通常以 `.lib` 或 `.dll` 结尾。

8. 编写代码：现在您可以开始编写使用 ONNX Runtime C++ API 的代码了。您需要包括 ONNX Runtime 的头文件，并在代码中使用相应的函数和类。

9. 构建和运行项目：构建项目并运行生成的可执行文件，以验证您的代码是否正常工作。

请注意，这只是一个大致的指南，具体的步骤可能会根据您的项目和配置有所不同。确保仔细阅读 ONNX Runtime 的文档，并遵循它们提供的详细说明来安装和使用 ONNX Runtime C++ API。

paddle 导出onnx onnxruntime c++

要将Paddle模型导出为ONNX格式并在ONNXRuntime C中使用，可以按照以下步骤进行：

首先，需要使用Paddle框架训练或加载一个现有的模型。在训练或加载模型后，可以使用以下代码将Paddle模型导出为ONNX格式：

import paddle
import paddle.nn as nn
import paddle.onnx as onnx

# 定义并训练Paddle模型
class MyModel(nn.Layer):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.fc = nn.Linear(10, 10)
    
    def forward(self, x):
        x = self.fc(x)
        return x

model = MyModel()
# 进行模型训练

# 将Paddle模型导出为ONNX格式
onnx_model_path = "model.onnx"
paddle.onnx.export(model, onnx_model_path)

然后，安装ONNXRuntime C库，并使用以下代码在C中加载和运行导出的ONNX模型：

#include <onnxruntime_c_api.h>

// 加载ONNX模型
const wchar_t* model_path = L"model.onnx";
OrtEnv* env;
OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXModel", &env);
OrtSessionOptions* session_options;
OrtCreateSessionOptions(&session_options);
OrtSession* session;
OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);

// 设置输入张量
OrtAllocator* allocator;
OrtCreateAllocatorWithDefaultOptions(&allocator);
int input_tensor_shape[] = {1, 10};
float input_tensor_data[] = {0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0};
const char* input_tensor_name[] = {"input"};
size_t input_tensor_size = sizeof(input_tensor_data);
OrtValue* input_tensor;
OrtStatus* status;
OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(allocator, input_tensor_data, input_tensor_size, input_tensor_shape, 2, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);
OrtStatus* input_status;
OrtSessionGetInputCount(session, &input_count);
OrtInput* input_def;
OrtSessionGetInput(session, 0, &input_def);
OrtSessionFillInputTensor(session, input_tensor, input_def, input_tensor_data, input_tensor_size);

// 运行模型
OrtStatus* run_status;
const char* output_names[] = {"output"};
OrtValue* output_tensor;
OrtStatus* output_status;
int output_tensor_count = 1;
OrtStatus* session_status;
OrtRun(session, NULL, input_tensor_name, (const OrtValue* const*)&input_tensor, 1, output_names, output_tensor_count, &output_tensor);

// 获取输出结果
float* output_tensor_data;
OrtGetTensorMutableData(output_tensor, (void**)&output_tensor_data);
for (int i = 0; i < 10; i++) {
    printf("%f ", output_tensor_data[i]);
}

// 释放资源
OrtAllocatorFree(allocator, input_tensor);
OrtReleaseSession(session);
OrtReleaseSessionOptions(session_options);
OrtReleaseEnvironment(env);

这样，就可以使用ONNXRuntime C加载和运行导出的ONNX模型。注意，在使用ONNXRuntime C之前，需要根据平台和编译器的要求进行相应的设置和安装。