ONNX Runtime推理库Windows x64 1.14.1版本发布

资源摘要信息:"ONNX Runtime是一个高性能的深度学习推理引擎，为开发者提供了一种优化过的执行环境，可以在多个平台和硬件上运行模型。它支持ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，这是一种开放的模型表示标准，用于表示训练好的深度学习模型，使之能够跨框架执行。本资源提供的是ONNX Runtime的Windows平台64位版本1.14.1，支持CPU和GPU运算。 关于版本细节，本资源包括两个压缩包：'onnxruntime-win-x64-gpu-1.14.1.zip' 和 'onnxruntime-win-x64-1.14.1.zip'。'onnxruntime-win-x64-gpu-1.14.1.zip' 是专为GPU优化的版本，包含利用NVIDIA、AMD以及支持DirectML的GPU进行推理加速所需的所有组件，而'onnxruntime-win-x64-1.14.1.zip' 则是通用的CPU版本，适用于不支持GPU加速的环境。 'include'文件夹内包含了ONNX Runtime的C++ API头文件，供开发者在编写C++程序时引用，以便构建应用程序。'lib'文件夹包含编译时所需的库文件（.lib），这些文件是链接器在程序构建过程中所必须的。'dll'文件夹中包含了运行时所需的动态链接库文件（.dll），这些是在执行时被动态加载的库，允许程序在运行时访问库的功能，无需将整个库链接到可执行文件中。 ONNX Runtime支持广泛的操作系统、硬件平台以及多种深度学习框架，如TensorFlow、PyTorch、Keras、MXNet等，它通过优化底层的算子实现和利用硬件加速特性，来提升模型推理时的性能。该推理引擎的使用有利于生产环境中对延迟和吞吐量有严格要求的应用场景，比如在云计算、边缘计算和移动设备上进行实时深度学习推理。 由于ONNX Runtime是深度学习模型部署的关键组件，因此它具备高度优化的性能和良好的兼容性，这使得它在现代机器学习应用开发中变得越来越流行。此外，ONNX Runtime也支持模型量化和模型转换工具，可以将模型转换成ONNX格式，并进行优化，以降低模型大小和提升推理速度。 开发人员在使用ONNX Runtime时，需要具备一定的C++编程基础，以理解如何正确地使用API、配置环境，并且进行程序的编译和链接。此外，了解深度学习的基础知识和熟悉至少一种深度学习框架也是必要的，以便于从训练好的模型转换到ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高效的推理。"