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ONNX Runtime 是一个跨平台的高性能机器学习推理和训练加速工具。它支持从深度学习框架（如 PyTorch 和 TensorFlow/Keras）以及经典机器学习库（如 scikit-learn、LightGBM、XGBoost 等）导出的模型。ONNX Runtime 通过硬件加速器（如 GPU、TPU 等）和图优化技术，提供最佳的推理性能。

ONNX 运行时与不同的硬件、驱动程序和操作系统兼容，并通过利用硬件加速器（如适用）以及图形优化和转换，提供最佳性能。ONNX Runtime 训练可以通过对现有 PyTorch 训练脚本的一行添加来加快Transformer模型在多节点 NVIDIA GPU 上的模型训练时间。

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主要特点

1.跨平台支持：onnxruntime支持多个操作系统，包括Windows，Linux，macOS，Android和iOS。此压缩包专门针对linux_armv7l平台，即基于ARMv7架构的Linux系统。
2.优化性能：onnxruntime在多个平台上进行了性能优化，包括利用硬件加速器，如GPU和TPU，以提高模型的推理速度。
3.易于部署：onnxruntime旨在简化模型的部署流程，提供了一种轻量级和高效的运行时环境，让模型在生产环境中以最小的开销运行。
4.广泛兼容：支持ONNX格式意味着它可以运行由主流深度学习框架（如TensorFlow，PyTorch，Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit等）导出的模型。

特性

内置优化，可提供高达 17 倍的推理速度和高达 1.4 倍的训练速度

支持多种框架、操作系统和硬件平台

在 Office 365、Visual Studio 和 Bing 中使用，每天提供半万亿次推理

ONNX Runtime推理的示例用例包括

提高各种 ML 模型的推理性能

在不同的硬件和操作系统上运行

在 Python 中训练但部署到 C#/C++/Java 应用程序中

使用在不同框架中创建的模型训练和执行推理

快速启动

安装 ONNX Runtime

你可以通过 pip 安装 ONNX Runtime：

加载和运行模型

以下是一个简单的示例，展示如何加载一个预训练的 ONNX 模型并进行推理：

ONNX Runtime 支持编程语言

C++：ONNX Runtime 原生就是用 C++编写的，如果应用对性能敏感，可以直接调用。

Python：Python API 允许加载 ONNX 模型，可以在不同的计算设备（如CPU, GPU）上运行模型，是被使用最多的语言。

C#：C#的API，使 .NET开发者能够在应用程序中轻松地集成和使用ONNX 模型。

JavaScript：JavaScript库允许在浏览器和 Node.js 环境中运行ONNX模型，使得在Web应用程序中部署机器学习模型变得更加容易。

另外还有 Java WinRT Objective-C Ruby Julia 等语言的支持，覆盖面非常广。

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