ONNX Runtime机器学习推理示例教程

资源摘要信息:"onnxruntime-inference-examples是一个开源项目，旨在提供使用ONNX Runtime进行机器学习推理的示例代码。ONNX Runtime是由微软开发的一个高性能的推理引擎，支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一种开放的模型格式标准，可以让不同的深度学习框架创建的模型能够在ONNX Runtime上运行。 ONNX格式允许模型开发者专注于创新，并使用最适合其需求的工具创建模型，然后轻松地将模型部署到生产环境。而ONNX Runtime则为这些模型提供了优化的运行时性能，支持跨平台执行，包括Windows、Linux和MacOS等操作系统。 使用ONNX Runtime进行机器学习模型的推理意味着可以享受到高性能和可移植性的优势。推理是指在已经训练好的模型基础上进行预测的过程，它通常发生在产品部署阶段。模型推理的效率直接影响到产品的响应速度和用户体验。 在本项目的README.MD文件中，维护者会提供项目入门的指导信息，并鼓励用户进行贡献和建议。贡献者需要签署《捐款者许可协议》（CLA），以确保他们有权并实际授予项目使用其贡献的权利。CLA机器人会自动识别贡献者是否已经提供了CLA，并适当地装饰拉取请求（PR），确保贡献过程规范。 此外，该项目还会提供安全报告过程的相关信息，确保任何安全问题都可以被及时发现并处理。安全是软件开发中的一个重要方面，特别是对于涉及机器学习和数据处理的项目。 商标方面，该项目可能包含特定的项目、产品或服务的商标或徽标，但文件中未具体列出这些商标信息。 文件名称列表中仅提供了一个压缩包的名称："onnxruntime-inference-examples-main"，这表明该项目的主代码库或示例集被包含在该压缩包中。" 该项目的维护者需要定期更新README.MD文件，以提供清晰且优质的用户体验。SUPPORT.MD文件也应当更新，以便提供有关项目支持体验的信息。此外，还需要了解SECURITY.MD文件中提到的安全报告过程，确保该项目的安全性。贡献者在提交代码时需要关注CLA相关的流程，确保代码的合法性和合规性。CLA机器人的存在简化了这一过程，为贡献者提供了明确的指导。商标信息也是项目维护的一部分，需要根据项目实际情况予以管理。