onnx-c语言调用模型

onnxc语言调用模型

如何使用C语言调用ONNX模型

ONNX(OpenNeuralNetworkExchange)是一种开放的深度学习模型

格式，它允许不同的深度学习框架之间共享模型。在本篇文章中，我们将

探讨如何使用C语言调用ONNX模型。

首先,我们需要明确使用C语言调用ONNX模型的目的。通常,我们使

用C语言进行模型调用的原因有两个L是希望在嵌入式设备上部署模型,

例如物联网设备或移动设备；二是希望在没有深度学习框架的环境中使用

模型。

下面我们将一步一步回答如何使用C语言调用ONNX模型的问题。

第一步：安装ONNX运行时库

要在C语言中调用ONNX模型，首先需要安装ONNX运行时库。ONNX

运行时库是一个轻量级的C库，用于加载和执行ONNX模型。你可以从

ONNX官方网站上下载适用于你的平台的ONNX运行时库。安装完成后,

你将获得一个包含ONNX运行时库的静态链接库文件(.a文件1

第二步：导出ONNX模型

在使用C语言调用ONNX模型之前，我们需要先导出ONNX模型。通常,

我们在其他深度学习框架(如PyTorch或TensorFlow)中训练模型,并

将其导出为ONNX格式。在导出模型时，我们应该保留模型的输入和输

出张量的形状信息，以便在C语言中准确地使用模型。

第三步：加载ONNX模型

使用ONNX运行时库的第一步是将ONNX模型加载到内存中。ONNX

运行时库提供了一个函数，可以从磁盘上的ONNX文件中加载模型。我

们只需提供ONNX文件的路径和一个指向保存模型的指针变量的指针。

#include<onnxruntime/core/session/onnxruntime_c_api.h>

OrtSession*session;

OrtStatus*status=

n；

OrtCreateSessionFromModel("path/to/model.onnx/NULL0z

&session);

if(status!=NULL){

处理错误

)

在这里我们使用'OrtCreateSessionFromModel'函数加载ONNX模型。

该函数接受ONNX文件的路径以及一些其他参数，并将加载的模型保存

在'OrtSession'变量中。

第四步：准备输入数据

在调用ONNX模型之前，我们需要准备输入数据。输入数据通常是一个

或多个多维数组，可以用C语言的数组或指针表示。我们还需要提供每个

输入张量的形状信息。

示例：输入维度为的

intinput_dim[]={1,3,224z224};1x3x224x224

张量

float*input_data=malloc(sizeof(float)*1*3*224*224);分配内

存

OrtValue*input_tensor;

OrtCreateTensorWithDataAsOrtValueCinpu^dim,4,input_dataz

sizeof(float)*1*3*224*224,

ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT,&input_tensor);

在这个例子中，我们使用'OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue'函数创

建了一个指向输入数据的、OrtValue'结构体指针。我们提供了输入张量的

形状信息，并分配了足够的内存来容纳输入数据。

第五步：执行模型

一旦我们准备好输入数据，就可以执行ONNX模型了。

constchar*input_names[]={"input");输入张量的名称

OrtValue*input_tensors[]={input_tensor};输入张量的指针数组

constchar*output_names[]={"output"};输出张量的名称

OrtValue*output_tensors[]={NULL};输出张量的指针数组

OrtRun(session,NULL,input_nameszinput_tensorsz1,

output_names;1,output_tensors);

在这里,我们使用'OrtRun'函数运行了ONNX模型。我们提供了模型的

'OrtSession'变量、输入和输出张量的名称以及指向输入和输出张量的指

针数组。

第六步：获取输出结果

一旦模型执行完毕，我们可以从输出张量中骁取结果。输出结果也是一个

或多个多维数组，可以用C语言的数组或指针表示。我们还需要提供每个

输出张量的形状信息。

OrtTensorTypeAndShapelnfo*outputjnfo;

OrtGetTensorTypeAndShape(output_tensors[0]z&output_info);

size_tnum_dims=OrtGetNumOfDimensions(outputJnfo);

size_tdims[num_dims];

OrtGetDimensions(output_info,dims,num_dims);

float*output_data=(float*)OrtGetTensorData(output_tensors[0]);

处理输出结果

OrtReleaseTensorTypeAndShapelnfo(outputJnfo);

在这个例子中，我们首先使用'OrtGetTensoiTypeAndShape'函数获取输

出张量的类型和形状信息。然后，我们从输出张量中获取输出数据，并处

理它。

第七步：释放资源

在使用完模型和输出结果后，我们应该释放占用的资源，包括模型和输入

/输出张量。

OrtReleaseValue(input_tensor);

OrtReleaseValue(output_tensors[0]);

OrtReleaseSession(session);

在这个例子中，我们使用'OrtReleaseValue'函数释放输入和输出张量，使

用'OrtReleaseSession'函数释放模型。

总结

本文详细介绍了如何使用C语言调用ONNX模型的步骤。我们首先安装

了ONNX运行时库.然后导出了ONNX模型。接着，我们加载了模型,

准备了输入数