void InferenceSession::ConstructorCommon(const SessionOptions& session_options, const Environment& session_env) { FinalizeSessionOptions // 进行session-option的构建,来源于模型或者InferenceSession的和构造参数:session_opti
Examples for using ONNX Runtime for machine learning inferencing. - onnxruntime-inference-examples/c_cxx/MNIST/MNIST.cpp at ba19aa8f14366aaf8d43374320a897bf98f695f8 · microsoft/onnxruntime-inference-examples
model.graph.output.extend([onnx.ValueInfoProto(name=output)])# 列表包含指定节点的输出变量 ort_session = rt.InferenceSession(model.SerializeToString(), providers=["CPUExecutionProvider"]) ort_inputs = {} fori, input_eleinenumerate(ort_session.get_inputs()):# ...
分析: 该接口中申请内存的变量分别为m,m->c,他们最终都会被分别添加到handles及bstate->clients全局变量中(生产)。正常逻辑有某一个接口对这两个全局变量进行free操作(消费)。 全局搜索handles调用处,发现有一个接口为MQTTAsync_terminate(局部接口,不会让用户调用),从接口名可以看出,它的作用是消除作用,很符合我...
ONNX Runtime Inference Examples This repo has examples that demonstrate the use of ONNX Runtime (ORT) for inference. Examples Outline the examples in the repository. ExampleDescriptionPipeline Status C/C++ examples Examples for ONNX Runtime C/C++ APIs Mobile examples Examples that demonstrate how...
save(model_def, "cast_example.onnx") 在这个示例中,我们创建了一个简单的 ONNX Cast 节点,将输入张量的数据类型从 float32 转换为 int32。这个节点接受名为 "input" 的输入张量,并输出名为 "output" 的转换后的张量。 总之,Cast 节点在 ONNX 中用于执行数据类型转换,使得在不同的深度学习框架之间更方便...
importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;publicclassInferenceExample{publicstaticfloat[]runInference(OrtSessionsession,float[]inputData)throwsOrtException{// 准备输入Map<String,OnnxTensor>inputs=newHashMap<>();inputs.put("input_name",OnnxTensor.createTensor(session.getEnvironment(),inputData));...
// init from json auto scheduler = DDIMScheduler("scheduler_config.json"); // set num_inference_steps scheduler.set_timesteps(10); // get timesteps std::vector<int> timesteps; scheduler.get_timesteps(timesteps); // random init for example std::vector<float> sample(1 * 4 * 64 * 64...
=nullptr);float prob[OUTPUT_SIZE];// 将输入图像数据的数据格式由0-255转化为0-1for(int i=0;i<INPUT_H*INPUT_W*3;++i)data[i]=float(src_host.data[i]/255.0);// 这里我测试了一下时间auto startTime=std::chrono::high_resolution_clock::now();for(int i=0;i<10000;i++)doInference(*...
triton-inference-server/common: -DTRITON_COMMON_REPO_TAG=[tag] You can add TensorRT support to the ONNX Runtime backend by using -DTRITON_ENABLE_ONNXRUNTIME_TENSORRT=ON. You can add OpenVino support by using -DTRITON_ENABLE_ONNXRUNTIME_OPENVINO=ON -DTRITON_BUILD...