ONNX Runtime 1.10.0-1.5.7 API文档：中英对照版详解

ONNX Runtime 1.10.0-1.5.7 API文档：中英对照版详解

引言

随着人工智能和机器学习的快速发展，模型推理成为了实际应用中不可或缺的一环。ONNX Runtime作为一个高效、灵活的机器学习推理引擎，为开发者提供了广泛的支持和便利。本文档旨在帮助读者深入了解ONNX Runtime 1.10.0至1.5.7版本的API，并提供中英对照版，以便读者能够更好地掌握其使用方法和功能。

一、ONNX Runtime概述

ONNX Runtime是一个用于运行ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的跨平台推理引擎。它支持多种硬件平台，包括CPU、GPU、DSP等，并提供了高效的性能优化和部署能力。ONNX Runtime的核心特点是易于集成、高性能和可扩展性。

二、API文档结构

本文档按照ONNX Runtime的API结构进行组织，分为以下几个部分：

1. 基础API：介绍了ONNX Runtime的基本功能和用法，包括模型加载、推理执行等。

2. 进阶API：深入讲解了ONNX Runtime的高级功能和优化方法，如多线程支持、内存管理等。

3. 扩展API：介绍了ONNX Runtime的扩展接口，允许开发者根据需求进行自定义和扩展。

4. 示例代码：提供了丰富的示例代码，帮助读者更好地理解和应用ONNX Runtime的API。

三、API详解

以下是对ONNX Runtime 1.10.0至1.5.7版本API的详细解释：

1. 基础API

   onnxruntime.InferenceSession：用于加载ONNX模型的类。通过指定模型路径或内存中的模型数据，可以创建一个InferenceSession对象，进而进行推理。
   onnxruntime.InferenceSession.run：执行模型推理的方法。传入输入数据，返回推理结果。

2. 进阶API

   onnxruntime.set_default_logger_severity：设置日志记录器的严重性级别，用于控制日志输出。
   onnxruntime.set_default_providers：设置推理引擎使用的提供者列表，用于指定支持的硬件平台和优化方法。

3. 扩展API

   onnxruntime.Ort::CustomOpDomain：用于创建自定义操作的类。开发者可以实现自己的操作，并将其注册到ONNX Runtime中，以便在模型中使用。

4. 示例代码

本文档提供了多个示例代码，展示了如何使用ONNX Runtime进行模型加载、推理执行等操作。读者可以参考这些示例代码，结合API文档进行学习和实践。

四、总结

通过本文档的学习，读者将能够深入了解ONNX Runtime 1.10.0至1.5.7版本的API，并学会在不同场景中应用它。ONNX Runtime的高效性能和灵活扩展性使其成为机器学习推理领域的优秀选择。希望本文档能够帮助读者更好地掌握ONNX Runtime的使用方法和功能，为实际应用提供有力支持。

注：本文档为中英对照版，方便读者根据需要进行查阅和学习。