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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系列笔记的码阅可燃冰指标源码过程中，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uniapp 源码对话生成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php源码怎么配置开发者尤为有用。

       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分时追涨杀跌指标源码实际应用。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scada源码免费下载使用案例，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。