请编写onnx模型Android端部署
时间: 2023-08-05 21:06:30 浏览: 73
在Android端部署onnx模型,可以使用ONNX Runtime for Android。下面是简要的步骤:
1. 在Android Studio中创建一个新项目。
2. 在app/build.gradle文件中添加以下依赖项:
```
dependencies {
implementation 'org.onnxruntime:onnxruntime-android:1.7.2'
}
```
3. 将onnx模型文件放置在assets目录下。
4. 在MainActivity.java中加载模型,输入预测数据并进行预测,例如:
```
import org.onnxruntime.OrtEnvironment;
import org.onnxruntime.OrtException;
import org.onnxruntime.OrtSession;
import org.onnxruntime.OrtSession.Result;
import java.io.IOException;
import java.nio.FloatBuffer;
import java.util.Arrays;
public class MainActivity extends AppCompatActivity {
private OrtSession session;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) {
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout.activity_main);
try {
// Initialize the ONNX Runtime environment
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
// Load the ONNX model
session = env.createSession(getAssets().open("model.onnx"));
// Prepare the input data
float[] inputValues = {1.0f, 2.0f, 3.0f};
FloatBuffer inputBuffer = FloatBuffer.wrap(inputValues);
// Prepare the input shape
int[] inputShape = {1, 3};
// Run the inference
Result result = session.run(Arrays.asList("output"),
Arrays.asList(inputBuffer), inputShape);
// Get the output
float[] outputValues = (float[]) result.get(0).getValue();
Toast.makeText(this, "Output = " + Arrays.toString(outputValues),
Toast.LENGTH_SHORT).show();
} catch (OrtException | IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
@Override
protected void onDestroy() {
super.onDestroy();
session.close();
}
}
```
这个例子假设您的onnx模型有一个输入,它是大小为3的一维数组,和一个输出。在这个例子中,我们准备了输入数据和输入形状,运行推理,并获取输出结果。
注意,在本例中,我们需要在MainActivity.java中关闭会话。这是因为会话是在MainActivity.java中创建的,它也应该在MainActivity.java中关闭。