在Android中使用OnnxRuntime,可以通過(guò)以下步驟:
implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime:1.9.0'
將ONNX模型文件(.onnx)放置在Android項(xiàng)目的assets文件夾中。
在Android應(yīng)用中加載ONNX模型文件并使用OnnxRuntime進(jìn)行推理。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼:
import android.content.res.AssetManager;
import org.onnxruntime.OrtEnvironment;
import org.onnxruntime.OrtException;
import org.onnxruntime.OrtSession;
import org.onnxruntime.TensorInfo;
import org.onnxruntime.OnnxTensor;
import org.onnxruntime.OrtSession.Result;
public class OnnxRuntimeExample {
private OrtEnvironment env;
private OrtSession session;
public OnnxRuntimeExample(AssetManager assetManager) throws OrtException {
env = OrtEnvironment.getEnvironment();
session = env.createSession(assetManager.open("model.onnx"));
}
public float[] predict(float[] input) throws OrtException {
TensorInfo inputInfo = session.getInputInfo(0);
OnnxTensor inputTensor = OnnxTensor.createTensor(env, input, inputInfo);
Result result = session.run(inputTensor);
float[] output = result.getTensor(0).toFloatArray();
return output;
}
}
AssetManager assetManager = getAssets();
OnnxRuntimeExample example = new OnnxRuntimeExample(assetManager);
float[] input = {1.0f, 2.0f, 3.0f};
float[] output = example.predict(input);
這樣就可以在Android應(yīng)用中使用OnnxRuntime進(jìn)行推理操作。需要注意的是,OnnxRuntime目前僅支持一些特定的硬件和操作系統(tǒng),如x86和ARM架構(gòu)的Android設(shè)備。