onnxruntime 1.15.1 版本发布，适用于Linux armv7l架构

资源摘要信息:"该资源为Python模块onnxruntime的版本1.15.1适用于Linux系统的armv7l架构的轮子包（wheel package），使用Python 3.11版本进行构建。'whl'是Python wheel格式的文件扩展名，是一种预先构建的二进制分发格式，它可以加速Python包的安装过程。压缩包中包含一个'使用说明.txt'文件，用户可以从中获取如何安装和使用onnxruntime模块的详细指导，以及一个轮子包文件'onnxruntime-1.15.1-cp311-cp311-linux_armv7l.whl'，该文件允许用户通过pip快速安装该模块。onnxruntime是一个开源的机器学习运行时，它用于优化和运行ONNX（Open Neural Network Exchange）格式的模型。ONNX是由微软、亚马逊、Facebook和IBM等公司共同开发的开放标准，用于表示深度学习模型。" 知识点详细说明： 1. ONNXruntime简介： ONNXruntime是微软和社区合作开发的一个高性能的机器学习推理引擎，支持ONNX（Open Neural Network Exchange）模型格式。它允许开发者将训练好的模型部署到不同的平台上，无需修改模型或重新训练。ONNXruntime旨在提供低延迟和高吞吐量的模型执行，支持多种硬件加速和优化技术，使得机器学习应用更加高效。 2. onnxruntime版本1.15.1： 版本1.15.1代表onnxruntime的特定版本号。软件版本号通常由三部分组成，即主版本号.次版本号.修订号，此版本号的递增可以表示功能的增加、改进或错误的修复。在开发和维护过程中，新版本可能会引入新功能、性能优化或不兼容的变化。用户需要根据自己的需求选择合适的版本进行安装。 3. Python模块： Python模块是Python程序的组成部分，通常以.py文件形式存在。模块可以包含可执行代码、函数、类或变量定义。在Python中，模块可以通过import语句导入并使用。onnxruntime模块包含了一组Python API，这些API可以被Python程序调用以执行机器学习任务。 4. Linux系统armv7l架构： armv7l架构是基于ARMv7指令集的32位架构。Linux系统是自由和开源的操作系统内核。由于armv7l架构在嵌入式设备、移动设备中有广泛应用，因此支持该架构的软件包对于这类设备非常重要。开发者可以使用这些资源来开发和部署适用于armv7l架构的机器学习应用。 5. Python wheel格式： Wheel（后缀名为.whl）是一种Python的包安装格式，旨在替代传统的源代码包（.tar.gz）。Wheel包是一种预编译的二进制分发格式，可以缩短安装时间并减少对编译工具和依赖的需要。Wheel文件通常由pip工具直接安装，是Python社区推荐的包安装方式。 6. 安装和使用说明： 在压缩包中的'使用说明.txt'文件应该提供了详细的步骤，说明如何将onnxruntime模块集成到Python项目中。开发者需要遵循这些步骤进行安装，并可能包括诸如环境检查、依赖安装、wheel包的安装命令等信息。安装成功后，开发者可以利用onnxruntime提供的API来加载和执行ONNX格式的模型，进行数据预处理、模型推理等操作。