1.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！码阅
2.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！码阅
在整理使用TNN、码阅MNN、码阅NCNN、码阅ONNXRuntime系列笔记的码阅给定jsp程序源码如下过程中，我决定整理一份关于ONNXRuntime的码阅详细资料，以方便自己在遇到问题时快速查找。码阅这份文档包括了从官方文档到实践经验的码阅综合内容，主要面向C++、码阅Java和Python用户。码阅
首先，码阅音频源码输出 mac我们从官方资料开始，码阅这是码阅理解ONNXRuntime的基础。接着，码阅我们深入探讨了ONNXRuntime的C++和Java版本的参考文档，提供具体的使用方法和实例。对于Java用户，我们还提供了Docker镜像，便于在不同环境下进行部署。同时，我们也介绍了源码编译的过程，对于想要深入理解其内部机制的官方团队介绍源码开发者尤为有用。
为了确保与ONNX的兼容性，我们关注了各转换工具的兼容性问题，确保ONNXRuntime能无缝集成到现有项目中。我们还特别强调了如何获取Ort::Value的值，包括通过At>、裸指针和引用&来操作数据的细节。其中，At>通过计算内存位置并提供非const引用，允许用户直接修改内存中的值。
在源码应用案例部分，我们分享了从目标检测到风格迁移等广泛领域的cf提前枪源码实际应用。这些案例展示了ONNXRuntime的强大功能和灵活性，包括人脸识别、抠图、人脸关键点检测、头部姿态估计、人脸属性识别、图像分类、语义分割、超分辨率等多个任务。
为了进一步深化理解，我们提供了C++ API的golang流量统计源码使用案例，涵盖了从基本功能到高级应用的逐步介绍。例如，我们在目标检测、人脸识别、抠图、人脸检测、人脸关键点检测、头部姿态估计、人脸属性识别、图像分类、语义分割、风格迁移和着色、超分辨率等多个场景进行了实践。
这份资料将持续更新，如果您对此感兴趣，欢迎关注，点赞和收藏以获取最新内容。同时，您也可以从我的仓库下载Markdown版本的文档。整理这份资料并不容易，但能够帮助开发者们节省时间，加速项目进展。
ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。
场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。
onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。