ONNXRuntime: 深度学习模型入门学习简介

ONNX Runtime 的主要目标是加速深度学习模型的推理过程，并在各种硬件和操作系统上运行。它支持从不同框架导出的 ONNX 格式模型，为多种机器学习模型提供推理性能的提升。ONNX Runtime 目前已经在微软的关键产品和服务中广泛应用，包括 Office、Azure、Bing 以及众多社区项目。

主要功能

跨平台支持

ONNX Runtime 支持在不同硬件（如 CPU、GPU、FPGA）和操作系统（如 Windows、Linux、macOS）上运行。这种灵活性使得开发者可以在不同环境中部署机器学习模型，而无需担心兼容性问题。

性能优化

ONNX Runtime 通过一系列图优化技术来提升模型的性能。它会根据可用的硬件加速器将模型图分割成子图，核心计算内核提供性能提升，每个子图进一步受益于执行提供程序的加速。即使不进行性能调优，ONNX Runtime 通常也能比原始框架提供更好的性能。

易于集成

ONNX Runtime 提供了丰富的 API，支持多种编程语言（如 Python、C++、C#、Java）。这使得开发者可以在 Python 中训练模型，然后将其部署到 C#、C++ 或 Java 应用中，极大地方便了跨语言的开发和部署。

如何使用 ONNX Runtime

使用 ONNX Runtime 进行推理的基本步骤如下：

获取模型：首先，需要从支持导出/转换到 ONNX 格式的任何框架中获取模型。可以参考各种框架的教程来导出模型。
加载并运行模型：使用 ONNX Runtime 加载并运行模型。可以参考不同语言的基本教程来了解具体操作。
性能调优（可选）：使用各种运行时配置或硬件加速器进行性能调优。具体方法请参考性能调优部分。

即使不进行性能调优，ONNX Runtime 通常也能比原始框架提供更好的性能。

ONNX Runtime 的优缺点

优点

跨平台支持：能够在多种硬件和操作系统上运行。
性能提升：通过图优化和硬件加速提供卓越的性能。
灵活集成：支持多种编程语言，方便模型在不同环境中部署。
广泛应用：已经在许多关键产品和服务中得到验证。

缺点

学习曲线：对于新手来说，学习如何将模型转换为 ONNX 格式并进行性能调优可能需要一些时间。
硬件依赖：尽管支持多种硬件，但性能的提升在一定程度上依赖于硬件的支持和配置。

应用领域

1. 自然语言处理 (NLP)

自然语言处理是 ONNX Runtime 的重要应用领域之一。通过加速 NLP 模型的推理，ONNX Runtime 能够显著提升文本处理任务的效率，包括但不限于：

机器翻译：如微软翻译服务中使用的 Transformer 模型。
情感分析：实时分析社交媒体、客户反馈等文本数据的情感倾向。
文本生成：如自动生成新闻摘要、智能写作助手等。

2. 计算机视觉 (CV)

在计算机视觉领域，ONNX Runtime 提供了强大的推理加速能力，支持各种复杂的视觉任务：

图像分类：如在智能相册中自动对照片进行分类和标记。
对象检测：如自动驾驶中的行人检测和交通标志识别。
图像分割：如医学影像分析中的病变区域检测。

3. 语音识别和处理

语音识别和处理是另一个重要的应用领域。通过 ONNX Runtime，语音模型的推理速度得到了显著提升，适用于：

实时语音转文字：如会议记录、语音助手。
语音命令识别：如智能家居设备的语音控制。
语音合成：如文本转语音（TTS）应用中的自然语音合成。

4. 推荐系统

推荐系统在电商、内容平台等场景中有广泛应用。通过 ONNX Runtime，可以加速推荐模型的推理过程，从而提升用户体验：

个性化推荐：如视频流媒体平台的内容推荐、电商平台的商品推荐。
广告投放：根据用户行为实时调整广告展示策略。
搜索优化：提高搜索结果的相关性和准确性。

5. 医疗健康

在医疗健康领域，ONNX Runtime 帮助加速医学影像分析和诊断模型的推理过程，应用于：

医学影像分析：如X光、CT、MRI等影像的自动分析和诊断。
基因组学：加速基因序列分析和比对。
临床决策支持：辅助医生进行诊断和治疗方案的制定。

6. 金融科技 (FinTech)

在金融科技领域，ONNX Runtime 也有着广泛的应用，通过加速金融模型的推理过程，实现：

风险管理：如信用评分、欺诈检测。
量化交易：加速交易策略的模拟和优化。
客户服务：如智能客服系统的实时响应和问题解决。

具体应用案例

微软产品与服务

ONNX Runtime 已经在微软的众多产品和服务中得到了广泛应用，包括：

Microsoft Office：如 Excel 中的智能推荐和数据分析功能。
Azure：如 Azure 机器学习服务中的模型部署和推理。
Bing：搜索引擎中的自然语言处理和搜索结果优化。

特性	ONNX Runtime	TensorRT	OpenVINO	NCNN
性能	性能优秀，支持多种硬件加速。	极高的推理性能，专为 NVIDIA GPU 优化。	性能强大，特别是 Intel 硬件上。	针对移动设备优化，性能良好。
易用性	接口友好，支持多语言（Python、C++、C# 等）。	较复杂，主要支持 C++ 和 Python。	需要一定学习曲线，支持 Python 和 C++。	易于集成，主要支持 C++。
硬件支持	支持多种硬件（CPU、GPU、FPGA 等）。	主要支持 NVIDIA GPU。	专为 Intel 硬件优化，支持 CPU、GPU、VPU。	支持 ARM CPU 和部分 GPU。
平台支持	跨平台（Windows、Linux、macOS）。	跨平台（Windows、Linux）。	跨平台（Windows、Linux）。	跨平台（Windows、Linux、Android）。
社区和文档	社区活跃，文档详细，教程丰富。	文档详细，社区活跃。	文档详细，社区支持较强。	社区支持较好，文档相对较少。
模型格式	支持 ONNX 格式模型。	仅支持 ONNX 和 NVIDIA 自家格式。	支持 ONNX 和其他常见格式。	支持 Caffe、ONNX 等格式。
典型应用领域	自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。	图像处理、计算机视觉、视频分析等。	医学影像分析、智能监控、工业检测等。	移动设备上的图像处理、计算机视觉等。
优势	跨平台，硬件支持广泛，易于集成。	极高的 GPU 推理性能，专为 NVIDIA 硬件优化。	在 Intel 硬件上性能出色，丰富的优化工具。	轻量级，适合移动设备，性能良好。
劣势	性能可能不如专用硬件优化的框架。	仅支持 NVIDIA GPU，硬件依赖性强。	需要特定的硬件支持，学习曲线较陡峭。	社区和文档相对较少，功能不如其他框架全面。

性能对比

1. 推理速度

ONNX Runtime：在多种硬件上都有良好的表现，但具体性能取决于硬件配置和优化程度。通常比原生框架有明显提升。
TensorRT：在 NVIDIA GPU 上表现最优，推理速度极快，特别适合高性能需求的应用。
OpenVINO：在 Intel 硬件（特别是 CPU 和 VPU）上有极高的性能优化，适合工业和医疗领域。
NCNN：在移动设备上表现良好，特别是在 ARM 架构的设备上有很好的优化。

2. 内存使用

ONNX Runtime：内存管理较为合理，适应多种硬件配置。
TensorRT：内存使用优化较好，但在大型模型上可能会占用较多显存。
OpenVINO：内存优化良好，特别是在 Intel 硬件上。
NCNN：非常注重内存使用优化，适合内存有限的移动设备。

易用性对比

1. 开发环境

ONNX Runtime：提供丰富的 API，支持多种语言和开发环境，入门简单。
TensorRT：主要支持 C++ 和 Python，需要一定的学习成本。
OpenVINO：需要熟悉 Intel 的工具链和优化策略，学习曲线较为陡峭。
NCNN：轻量级，主要支持 C++，集成相对简单。

2. 文档和社区支持

ONNX Runtime：拥有详细的文档和活跃的社区支持，学习资源丰富。
TensorRT：文档详细，社区活跃，但主要集中在 NVIDIA 的生态系统内。
OpenVINO：文档和社区支持较强，但需要适应 Intel 特有的工具和流程。
NCNN：社区和文档支持较为有限，但在移动设备开发者中有一定的活跃度。

标签：硬件,入门,ONNXRuntime,ONNX,性能,支持,学习,Runtime,模型
From： https://blog.csdn.net/qq_42452134/article/details/140886492