3.6.5. ONNX_Runtime¶

ONNX Runtime 是一个高性能的推理引擎，旨在加速 ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的推理和执行。它是由微软开发的，作为开源项目在 GitHub 上发布。以下是 ONNX Runtime 的主要特点和用途：

主要特点¶

高性能：ONNX Runtime 被设计成高效的推理引擎，旨在提供快速和低延迟的模型推理。它使用多种优化技术来确保模型在运行时表现出最佳性能。
跨平台：ONNX Runtime 支持多种操作系统和硬件架构，包括 Linux、Windows、macOS、以及各种硬件加速器，如 NVIDIA GPU、AMD GPU、英特尔硬件、ARM 等。
多框架支持：它支持 ONNX 模型，这意味着您可以将来自不同深度学习框架（如 PyTorch、TensorFlow、MXNet、Caffe2 等）的模型转换为 ONNX 格式，然后在 ONNX Runtime 中运行。
灵活性：ONNX Runtime 提供多种编程语言的接口，如 Python、C++、C#、Java 等。它支持灵活的集成，可以用于桌面应用、服务器、移动应用和边缘设备。
优化策略：ONNX Runtime 支持多种优化策略，如图形优化、内存优化、运行时调优等，以提高模型的运行效率。