C++ onnx 二进制流加载

C++ ONNX 二进制流加载方法

• 直接使用ONNX路径加载：通常情况下，可以直接使用ONNX模型的路径进行加载。1
• 内存流加载与加密：如果需要保护ONNX模型，可以对模型进行加密，然后通过内存流解密加载，实现模型保护的同时不影响使用。1
• ONNXRuntime环境配置：在使用C++进行ONNX模型加载前，需要配置ONNXRuntime环境，例如使用vs2019和onnxruntime==1.12.0。1
• 代码示例：具体的加载代码示例可以参考提供的C++代码部分，实现ONNX模型的加载和使用。1

加载ONNX模型的步骤

1. 安装ONNXRuntime：首先需要安装ONNXRuntime，可以通过pip安装。
2. 模型转换：将模型转换为ONNX格式，例如使用YOLOv5源码中的export.py脚本将.pt文件导出为ONNX。
3. 使用ONNXRuntime进行推理：加载ONNX模型并进行推理，获取模型的输出结果。45

定制算子添加

• 编译ONNXRuntime：可以编译ONNXRuntime并利用其API添加新的定制算子。
• 添加定制算子：添加定制算子主要分为三步：创建定制算子域，创建定制算子并添加到算子域中，最后将算子域添加到SessionOption中。6

ONNX模型部署示例

• YOLOv7模型部署：以YOLOv7为例，展示如何得到ONNX模型并进行部署，包括模型的导出和运行。7
• 获取模型层输出：在运行ONNX模型时，可以获取模型每一层的输出结果，用于调试和分析。8

ONNX Runtime Mobile

• ORT模型格式：ONNX Runtime Mobile使用ORT模型格式，可以创建自定义ORT构建，以减少二进制大小和内存使用。9

Generative AI与ONNX Runtime集成

• 集成Generative AI：ONNX Runtime支持集成生成性AI和大型语言模型，无论使用何种开发语言或平台，都可以利用最先进的模型进行图像合成、文本生成等。10