要在 C++ 中使用 ONNX Runtime 调用深度学习模型，你需要先确保你的开发环境已正确配置，包括安装 ONNX Runtime 库和相应的依赖项。以下是一个基本的步骤指南，帮助你在 C++ 中加载和运行 ONNX 模型。

环境准备

1. 安装 ONNX Runtime：

   • 你可以从ONNX Runtime 的 GitHub Releases下载相应的平台二进制文件。
   • 解压下载的文件，并将相关的库文件加入到你的项目中。

2. 配置 CMake 或构建系统：

   • 如果使用 CMake，可以通过find_package()或者手动指定库和头文件路径来包含 ONNX Runtime。

代码示例

以下是一个简单的 C++ 代码示例，用于加载 ONNX 模型并运行推理：

#include <iostream>  
#include <onnxruntime_cxx_api.h>  // 包含 ONNX Runtime C++ 库  
int main() {  
    // 初始化 ONNX Runtime 环境  
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");  
    // 创建 ONNX Runtime 会话选项  
    Ort::SessionOptions session_options;  
    session_options.SetIntraOpNumThreads(1);  
    session_options.SetGraphOptimizationLevel(GraphOptimizationLevel::ORT_ENABLE_EXTENDED);  
    // 加载 ONNX 模型  
    const char* model_path = "your_model.onnx";  
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);  
    // 获取模型输入/输出节点信息  
    Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;  
    const char* input_name = session.GetInputName(0, allocator);  
    std::vector<int64_t> input_dims = {1, 28, 28};  // 假设是一个 28x28 的输入  
    std::vector<float> input_tensor_values(input_dims[0] * input_dims[1] * input_dims[2]);  
    // 创建输入 tensor  
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator, input_tensor_values.data(), input_tensor_values.size(), input_dims.data(), input_dims.size());  
    // 定义输出 tensor 名称  
    const char* output_name = session.GetOutputName(0, allocator);  
    // 执行模型推理  
    auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, &input_name, &input_tensor, 1, &output_name, 1);  
    // 处理输出  
    float* floatarr = output_tensors.front().GetTensorMutableData<float>();  
    for (int i = 0; i < output_tensors.front().GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount(); i++)  
        std::cout << floatarr[i] << std::endl;  
    return 0;  
}  

注意事项

• 确保你的输入维度、数据类型与模型的输入要求一致。
• 检查你的 ONNX 模型是否能用 ONNX Runtime 正确加载。
• 在不同的平台上，可能需要进行额外的配置。确保链入正确的平台特定的动/静态库。

进阶配置

• 优化和性能： 可以配置多线程或 GPU 选项来提升模型推理的性能。
• 异常处理： 在实际项目中，增加错误处理，以确保程序在模型加载或推理出错时可以正确响应。

通过这些基本步骤，你应该能在 C++ 中成功运行 ONNX 模型。如需更进一步的功能，例如自定义的运算符或特殊的后处理，可以参考 ONNX Runtime 的详细文档。