A B C D E F G H I K L M N O P Q R S T U V W X 
所有 类 所有 包

A

ACL - ai.onnxruntime.OrtProvider
ARM 计算库执行提供程序。
addACL(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 ARM 计算库添加为执行后端。
addActiveLoraAdapter(OrtLoraAdapter) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
将指定的适配器添加到此运行的活动适配器列表中。
addArmNN(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 ARM 神经网络库添加为执行后端。
addConfigEntry(String, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
添加单个会话配置条目作为字符串对。
addCoreML() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Apple 的 CoreML 添加为执行后端。
addCoreML(EnumSet<CoreMLFlags>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Apple 的 CoreML 添加为执行后端。
addCoreML(Map<String, String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 CoreML 添加为执行后端。
addCPU(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 CPU 添加为执行后端，如果需要则使用 Arena 分配器。
addCUDA() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 CUDA 添加为执行后端，使用设备 0。
addCUDA(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 CUDA 添加为执行后端，使用指定的 CUDA 设备 ID。
addCUDA(OrtCUDAProviderOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 CUDA 添加为执行后端，使用指定的 CUDA 选项。
addDirectML(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 DirectML 添加为执行后端。
addDnnl(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Intel 的深度神经网络库添加为执行后端。
addExternalInitializers(Map<String, OnnxTensorLike>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
添加提供的外部加载的初始化器。
addInitializer(String, OnnxTensorLike) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
添加初始化器以覆盖 ONNX 模型中的一个。
addNnapi() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Android 的 NNAPI 添加为执行后端。
addNnapi(EnumSet<NNAPIFlags>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Android 的 NNAPI 添加为执行后端。
addOpenVINO(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 OpenVINO 添加为执行后端。
addProperty(String, float) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
为此训练会话检查点添加一个浮点属性。
addProperty(String, int) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
为此训练会话检查点添加一个整数属性。
addProperty(String, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
为此训练会话检查点添加一个字符串属性。
addQnn(Map<String, String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 QNN 添加为执行后端。
addROCM() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 ROCM 添加为执行后端，使用设备 0。
addROCM(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 ROCM 添加为执行后端，使用指定的 ROCM 设备 ID。
addRunConfigEntry(String, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
向此 RunOptions 添加配置条目。
addTensorrt(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Nvidia 的 TensorRT 添加为执行后端。
addTensorrt(OrtTensorRTProviderOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 Nvidia 的 TensorRT 添加为执行后端。
addTvm(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 TVM 添加为执行后端。
addWebGPU(Map<String, String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 WebGPU 添加为执行后端。
addXnnpack(Map<String, String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
将 XNNPACK 添加为执行后端。
aggregateToInt(EnumSet<E>) - 接口 ai.onnxruntime.providers.OrtFlags 中的静态方法
将标志的 EnumSet 转换为 C API 期望的值。
ai.onnxruntime - 包 ai.onnxruntime
ONNX Runtime 的 Java 接口。
ai.onnxruntime.platform - 包 ai.onnxruntime.platform
一个平台特定代码包，用于替换无法在 Android 上运行的 Java 实现。
ai.onnxruntime.providers - 包 ai.onnxruntime.providers
用于控制 ONNX Runtime 执行提供程序行为的类。
ALL_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
将所有可用优化应用于 ONNX 图。
allocatorHandle - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的变量
指向原生内存分配器的指针。
applyToNative() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
将 Java 端配置应用于原生端对象。
applyToNative(long, long, String[], String[]) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions 中的方法
将选项添加到此选项实例。
applyToNative(long, long, String[], String[]) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions 中的方法
将选项添加到此选项实例。
ARM_NN - ai.onnxruntime.OrtProvider
ARM NN 执行提供程序。
AZURE - ai.onnxruntime.OrtProvider
Azure 远程端点执行提供程序。

B

BASIC_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
对 ONNX 图应用基本优化，例如常量折叠、冗余计算消除和节点融合。
bf16ToFloat(short) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将存储在 short 中的 bf16 值转换为浮点值。
BFLOAT16 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个非 IEEE 16 位浮点值，具有 8 个指数位和 7 个尾数位。
BLOCK_SPARSE - ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
块稀疏张量。
BlockSparseTensor(IntBuffer, long[], Buffer, long[], long[], OnnxJavaType, long) - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor 的构造器
构造一个块稀疏张量。
BOOL - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
存储在单个字节中的布尔值。

C

checkClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的方法
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
检查 OrtProviderOptions 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
clazz - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的变量
用作载体的 Java 端类型。
close() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
关闭此映射，释放其原生内存及其元素。
close() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
关闭此序列，释放其原生内存及其元素。
close() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
 
close() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
关闭张量，释放其底层内存（如果它不是由 NIO 缓冲区支持）。
close() - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的方法
关闭 OnnxValue，释放其原生内存。
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
自 ORT 1.11 起，OrtEnvironment 上的 Close 是一个无操作。
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 中的方法
关闭线程选项。
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter 中的方法
 
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
 
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
关闭会话，释放其资源。
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
 
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
 
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
关闭会话选项，释放所有已获取的内存。
close() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
 
close(long, long) - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
原生关闭方法。
close(long, long) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions 中的方法
关闭此选项实例。
close(long, long) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions 中的方法
关闭此选项实例。
close(Iterable<? extends OnnxValue>) - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的静态方法
对可迭代对象的每个元素调用 close。
close(Map<String, ? extends OnnxValue>) - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的静态方法
对映射中的每个 OnnxValue 调用 close。
closed - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的变量
此值是否已关闭？
closed - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的变量
原生对象是否已关闭？
constructFromBuffer(Buffer, long[], OnnxJavaType) - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的静态方法
从提供的字节缓冲区构造 TensorInfo。
constructFromJavaArray(Object) - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的静态方法
从提供的多维 Java 数组构造 TensorInfo，用于分配适当数量的原生内存。
constructFromSparseTensor(OnnxSparseTensor.SparseTensor<T>) - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的静态方法
从提供的 OnnxSparseTensor.SparseTensor 构造 TensorInfo。
convertBf16BufferToFloatBuffer(ShortBuffer) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将存储为 short 的 bf16 值缓冲区转换为浮点缓冲区。
convertFloatBufferToBf16Buffer(FloatBuffer) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将浮点缓冲区四舍五入为包含 bf16 值（在 Java 中存储为 short）的缓冲区。
convertFloatBufferToFp16Buffer(FloatBuffer) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将浮点缓冲区四舍五入为包含 fp16 值（在 Java 中存储为 short）的缓冲区。
convertFp16BufferToFloatBuffer(ShortBuffer) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将存储为 short 的 fp16 值缓冲区转换为浮点缓冲区。
COO - ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
COO 稀疏张量。
COOTensor(LongBuffer, long[], Buffer, long[], OnnxJavaType, long) - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor 的构造器
创建一个适用于构造 ORT 稀疏张量的 COO 稀疏张量。
CORE_ML - ai.onnxruntime.OrtProvider
Apple CoreML 执行提供程序。
CoreMLFlags - 枚举 ai.onnxruntime.providers 中的枚举
CoreML 提供程序的标志。
CPU - ai.onnxruntime.OrtProvider
CPU 执行提供程序。
CPU_AND_GPU - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
排除 ANE
CPU_DISABLED - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
禁用 NNAPI 使用 CPU。
CPU_ONLY - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
仅使用 CPU，禁用 GPU 和 Apple 神经网络引擎。
CPU_ONLY - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
NNAPI 将仅使用 CPU。
create() - 接口 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions.OrtProviderSupplier 中的方法
调用函数以获取原生指针。
create(byte[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter 中的静态方法
从字节数组创建 OrtLoraAdapter 实例。
create(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter 中的静态方法
创建 OrtLoraAdapter 实例。
create(ByteBuffer) - 类 ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter 中的静态方法
从直接 ByteBuffer 创建 OrtLoraAdapter 实例。
CREATE_MLPROGRAM - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
创建一个 MLProgram。
createSession(byte[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用默认的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(byte[], OrtSession.SessionOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用默认的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(String, OrtSession.SessionOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(ByteBuffer) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用默认的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(ByteBuffer, OrtSession.SessionOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSparseTensor(OrtEnvironment, OnnxSparseTensor.SparseTensor<T>) - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的静态方法
从 Java 端表示创建 ORT 中的稀疏张量。
createTensor(OrtEnvironment, Object) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
从 Java 基本类型、基本类型多维数组或字符串多维数组创建张量。
createTensor(OrtEnvironment, String[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
从展平的字符串数组创建张量。
createTensor(OrtEnvironment, ByteBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 ByteBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ByteBuffer, long[], OnnxJavaType) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 ByteBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, DoubleBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 DoubleBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, FloatBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 FloatBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, IntBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 IntBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, LongBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 LongBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ShortBuffer, long[]) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 ShortBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ShortBuffer, long[], OnnxJavaType) - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的静态方法
创建由直接 ShortBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTrainingSession(String, String, String, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用默认的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建训练会话。
createTrainingSession(String, String, String, String, OrtSession.SessionOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建训练会话。
CSRC - ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
CSR 或 CSC 稀疏张量。
CSRCTensor(LongBuffer, LongBuffer, Buffer, long[], OnnxJavaType, long) - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor 的构造器
创建一个适用于构造 ORT 稀疏张量的 CSRC 稀疏张量。
CUDA - ai.onnxruntime.OrtProvider
Nvidia GPU 的 CUDA 执行提供程序。

D

DEFAULT_NAME - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态变量
从 Java 构造的 ORT 环境的默认名称。
DIRECT_ML - ai.onnxruntime.OrtProvider
Windows DirectML 执行提供程序。
disablePerSessionThreads() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
禁用每个会话线程池。
disableProfiling() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
在使用此 SessionOptions 的会话中禁用分析。
DNNL - ai.onnxruntime.OrtProvider
Intel 深度神经网络库执行提供程序。
DOUBLE - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 64 位浮点值。
DOUBLE - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
一个 64 位浮点值。

E

elementCount(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
计算此形状的张量中存储的元素数量。
ENABLE_ON_SUBGRAPH - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
在子图上启用 CoreML。
enableProfiling(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
在使用此 SessionOptions 的会话中启用分析。
endProfiling() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
结束分析会话并返回分析器输出。
equals(Object) - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
 
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用提供的输入执行单个评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用提供的输入执行单个评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用提供的输入执行单个评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用提供的输入执行单个评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用提供的输入执行单个评估步骤。
exportModelForInference(Path, String[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
将评估模型导出为适用于推理的模型，将所需节点设置为输出节点。
EXTENDED_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
将所有基本优化以及更复杂的节点融合操作应用于 ONNX 图。

F

flattenString(Object) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将多维字符串数组展平为一维字符串数组，并以多维行主序读取。
FLOAT - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 32 位浮点值。
FLOAT - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
一个 32 位浮点值。
FLOAT16 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 IEEE 16 位浮点值。
floatToBf16(float) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将浮点数转换为 bf16。
floatToFp16(float) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将浮点值转换为存储在 short 中的 fp16 值。
Fp16Conversions - ai.onnxruntime.platform 中的类
fp16、bfloat16 和 fp32 之间的转换。
fp16ToFloat(short) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将存储在 short 中的 fp16 值转换为浮点值。

G

get(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
从指定索引处的容器中获取值。
get(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
从容器中获取值，假设它尚未关闭。
getApiHandle() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的静态方法
允许子类访问 API 句柄指针。
getAvailableProviders() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
获取此环境中可用的提供程序。
getBufferRef() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
返回对此 OnnxTensor 后备缓冲区的引用。
getByteBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
将底层 OnnxTensor 复制为 ByteBuffer 返回。
getCode() - 异常 ai.onnxruntime.OrtException 中的方法
返回错误代码。
getConfigEntries() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
返回包含所有会话配置条目的映射的不可修改视图。
getCustomMetadata() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取完整自定义元数据的不可修改引用。
getCustomMetadataValue(String) - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
如果自定义元数据包含所提供键的值，则返回 Optional.of(value)，否则返回 Optional.empty()。
getDenseShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
获取稀疏张量的密集形状。
getDescription() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取模型描述。
getDimensionNames() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
获取张量命名维度的副本。
getDomain() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取域。
getDoubleBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果底层类型是 double，则将底层 OnnxTensor 复制为 DoubleBuffer 返回，否则返回 null。
getEnvironment() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel, String, OrtEnvironment.ThreadingOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
使用指定的全局线程池选项创建 OrtEnvironment。
getEnvironment(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的静态方法
获取 OrtEnvironment。
getEvalInputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
返回评估模型输入名称的有序集。
getEvalOutputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
返回评估模型输出名称的有序集。
getFloatBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果底层 OnnxTensor 可以无损地转换为浮点数（即），则将其复制为 FloatBuffer 返回。
getFloatProperty(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
从此训练会话检查点获取浮点属性。
getGraphDescription() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取图描述。
getGraphName() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取图名称。
getID() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode 中的方法
获取原生代码中用于执行模式的整数 ID。
getID() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel 中的方法
获取原生代码中用于此优化级别的整数 ID。
getIndices() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
获取索引缓冲区。
getIndicesBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取索引的副本。
getIndicesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取（外部）索引的形状。
getIndicesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
获取稀疏张量索引的形状。
getIndicesType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor 中的方法
 
getIndicesType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor 中的方法
 
getIndicesType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor 中的方法
 
getIndicesType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
稀疏张量的索引类型。
getInfo() - 类 ai.onnxruntime.NodeInfo 中的方法
此节点的类型和形状信息。
getInfo() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
 
getInfo() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
 
getInfo() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的方法
返回此张量的 TensorInfo。
getInfo() - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的方法
获取与此 OnnxValue 关联的类型信息对象。
getInnerIndices() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor 中的方法
获取内部索引缓冲区。
getInnerIndicesBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取 CSRC 稀疏张量中内部索引的副本。
getInnerIndicesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor 中的方法
获取内部索引的形状。
getInnerIndicesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取 CSRC 稀疏张量中内部索引的形状。
getInputInfo() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回输入的 info 对象，包括它们的名称和类型。
getInputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回输入名称。
getIntBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果底层类型是 int32 或 uint32，则将底层 OnnxTensor 复制为 IntBuffer 返回，否则返回 null。
getIntProperty(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
从此训练会话检查点获取整数属性。
getLearningRate() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
获取此训练会话的当前学习率。
getLogLevel() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
获取在此 RunOptions 上设置的当前日志级别。
getLogVerbosityLevel() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
获取在此 RunOptions 上设置的当前日志详细级别。
getLongBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果底层类型是 int64 或 uint64，则将底层 OnnxTensor 复制为 LongBuffer 返回，否则返回 null。
getMetadata() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
获取当前加载模型的元数据。
getName() - 类 ai.onnxruntime.NodeInfo 中的方法
节点的名称。
getName() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的方法
此提供程序内部名称的访问器。
getNumElements() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
返回此张量中的元素数量。
getNumInputs() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回此模型期望的输入数量。
getNumNonZeroElements() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
非零元素的数量。
getNumOutputs() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回此模型期望的输出数量。
getOutputInfo() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回输出的 info 对象，包括它们的名称和类型。
getOutputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回输出名称。
getProducerName() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取生产者名称。
getProfilingStartTimeInNs() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
返回分析开始时的时间戳（纳秒）。
getProvider() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
获取此选项实例的提供程序枚举。
getProvider() - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions 中的方法
 
getProvider() - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions 中的方法
 
getRunTag() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
获取用于记录此运行信息的字符串。
getShape() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
获取张量形状的副本。
getShortBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果底层类型是 int16、uint16、fp16 或 bf16，则将底层 OnnxTensor 复制为 ShortBuffer 返回，否则返回 null。
getSparseTensorType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
返回此 OnnxSparseTensor 的类型。
getSparsityType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor 中的方法
 
getSparsityType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor 中的方法
 
getSparsityType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor 中的方法
 
getSparsityType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
稀疏张量的稀疏类型。
getStringProperty(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
从此训练会话检查点获取字符串属性。
getTrainInputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
返回训练模型输入名称的有序集。
getTrainOutputNames() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
返回训练模型输出名称的有序集。
getType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
 
getType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
 
getType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
 
getType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
稀疏张量的数据类型。
getType() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
 
getType() - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的方法
获取此 OnnxValue 的类型。
getValue() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
返回包含所有元素的弱类型 Map。
getValue() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
提取 OnnxValue 的 Java 列表，然后可以进一步解包。
getValue() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
 
getValue() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果张量是标量，则返回装箱的基本类型；如果张量是多维的，则返回基本类型的多维数组。
getValue() - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的方法
将值作为 Java 对象返回，将其从原生堆中复制出来。
getValue() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的方法
获取与此日志级别关联的本机值。
getValue() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的方法
 
getValue() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags 中的方法
 
getValue() - 接口 ai.onnxruntime.providers.OrtFlags 中的方法
获取底层标志值。
getValues() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
获取值缓冲区。
getValuesBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取数据缓冲区的副本。
getValuesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor 中的方法
获取值的形状。
getValuesShape() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor 中的方法
获取稀疏张量值的形状。
getVersion() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取模型版本。
getVersion() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
获取原生库版本字符串。

H

hashCode() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
 

I

info - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的变量
此张量的大小和形状信息。
INT16 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 16 位有符号整数值。
INT32 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 32 位有符号整数值。
INT64 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 64 位有符号整数值。
INT8 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个 8 位有符号整数值。
INVALID - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
无效的 Map 值类型。
isClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
 
isClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
 
isClosed() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的方法
 
isClosed() - 接口 ai.onnxruntime.OnnxValue 中的方法
检查此值是否已关闭（即，原生对象是否已释放）。
isClosed() - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的方法
原生对象是否已关闭？
isResultOwner(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
从指定索引处的容器中获取值。
isScalar() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
如果形状表示标量值（即），则返回 true。
isSequenceOfMaps() - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的方法
这是一个映射序列吗？
isTrainingEnabled() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
此 ONNX Runtime 版本是否启用了训练？
iterator() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
 

K

keyType - 类 ai.onnxruntime.MapInfo 中的变量
键的 Java 类型。

L

LAYOUT_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
将所有布局优化（如 NCHW 和 NCHWC）应用于 ONNX 图。
lazyResetGrad() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
确保在下次调用 OrtTrainingSession.trainStep(java.util.Map<java.lang.String, ? extends ai.onnxruntime.OnnxTensorLike>) 之前将梯度重置为零。
length - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的变量
此序列中的元素数量。
loadLibraryAndCreate(OrtProvider, OrtProviderOptions.OrtProviderSupplier) - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的静态方法
加载提供程序的共享库（如果需要）并调用创建提供程序函数。
LONG - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
一个 64 位有符号整数值。

M

makeCarrier() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
构造一个具有正确形状和类型以容纳此张量的数组。
mapFromClass(Class<?>) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的静态方法
将 Java 类对象映射到枚举类型，对于不支持的类型返回 OnnxJavaType.UNKNOWN。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的静态方法
将原生环境中的 int 值映射到 OnnxJavaType 实例。
mapFromInt(int) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
从其整数ID获取枚举类型。
mapFromInt(int) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
将原生环境中的int映射为SparseTensorType实例。
mapFromInt(int) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
将原生环境中的int映射为OrtErrorCode实例。
mapFromInt(int) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
将C API的int枚举映射为Java枚举。
mapFromInt(int) - Static method in enum ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
将C API的int枚举映射为Java枚举。
mapFromJavaType(OnnxJavaType) - Static method in enum ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
将OnnxJavaType映射为对应的原生元素类型。
mapFromName(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtProvider
将ONNX Runtime使用的名称字符串映射为枚举。
mapFromOnnxJavaType(OnnxJavaType) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
将 OnnxJavaType 映射为映射值类型。
mapFromOnnxTensorType(TensorInfo.OnnxTensorType) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
将 TensorInfo.OnnxTensorType 枚举映射为对应的OnnxJavaType枚举，并进行适当的类型转换。
mapInfo - Variable in class ai.onnxruntime.SequenceInfo
如果包含映射，则为映射类型，否则为null。
MapInfo - Class in ai.onnxruntime
描述一个 OnnxMap 对象或输出节点。
MAX_DIMENSIONS - Static variable in class ai.onnxruntime.TensorInfo
Java接口方法支持的最大维度数。
MI_GRAPH_X - ai.onnxruntime.OrtProvider
AMD MIGraphX执行提供程序。
mlasFloatToFp16(float) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将浮点值四舍五入为fp16。
mlasFp16ToFloat(short) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将fp16值向上转换为浮点数。

N

nativeHandle - Variable in class ai.onnxruntime.OnnxTensorLike
原生指针。
nativeHandle - Variable in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
原生指针。
newBooleanArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始布尔数组。
newByteArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始字节数组。
newDoubleArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始双精度数组。
newFloatArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始浮点数组。
newIntArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始整型数组。
newLongArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始长整型数组。
newShortArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的原始短整型数组。
newStringArray(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
使用提供的形状创建一个最多8维的字符串数组。
NNAPI - ai.onnxruntime.OrtProvider
Android NNAPI执行提供程序。
NNAPIFlags - Enum in ai.onnxruntime.providers
NNAPI提供程序的标志。
NO_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
不对ONNX图应用任何优化。
NodeInfo - Class in ai.onnxruntime
ONNX模型输入或输出节点的信息。
NodeInfo(String, ValueInfo) - Constructor for class ai.onnxruntime.NodeInfo
从提供的名称和值信息创建节点信息对象。

O

ONLY_ALLOW_STATIC_INPUT_SHAPES - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
只允许CoreML EP接受具有静态形状输入的节点。
ONLY_ENABLE_DEVICE_WITH_ANE - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
仅当设备具有Apple神经网络引擎时才启用CoreML的使用。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BFLOAT16 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一个非IEEE 16位浮点值，具有8位指数和7位尾数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BOOL - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
存储在字节中的布尔值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX128 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一个128位复数，存储为2个64位值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX64 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一个64位复数，存储为2个32位值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_DOUBLE - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
IEEE 64位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
IEEE 32位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT16 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
IEEE 16位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E4M3FN - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一种非IEEE 8位浮点格式，具有4位指数和3位尾数，带NaN且无无穷大值（FN）。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E4M3FNUZ - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一种非IEEE 8位浮点格式，具有4位指数和3位尾数，带NaN、无无穷大值（FN）且无负零（UZ）。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E5M2 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一种非IEEE 8位浮点格式，具有5位指数和2位尾数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E5M2FNUZ - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
一种非IEEE 8位浮点格式，具有5位指数和2位尾数，带NaN、无无穷大值（FN）且无负零（UZ）。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT16 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
16位有符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT32 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
32位有符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT64 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
64位有符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT8 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
8位有符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_STRING - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
UTF-8字符串。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT16 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
16位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT32 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
32位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT64 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
64位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT8 - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
8位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UNDEFINED - ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
未定义的元素类型。
ONNX_TYPE_MAP - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
一个映射。
ONNX_TYPE_OPAQUE - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
一种Java无法访问的不透明类型。
ONNX_TYPE_OPTIONAL - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
一个可选输入值。
ONNX_TYPE_SEQUENCE - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
张量或映射的序列。
ONNX_TYPE_SPARSETENSOR - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
一个稀疏张量。
ONNX_TYPE_TENSOR - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
一个张量。
ONNX_TYPE_UNKNOWN - ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
未知的OrtValue类型。
OnnxJavaType - Enum in ai.onnxruntime
表示ONNX Runtime支持的Java基本类型（和String）的枚举。
OnnxMap - Class in ai.onnxruntime
由 OrtSession.run(Map) 返回的映射的容器。
OnnxMap.OnnxMapValueType - Enum in ai.onnxruntime
表示存储在 OnnxMap 中的值的Java类型的枚举。
OnnxModelMetadata - Class in ai.onnxruntime
包含与ONNX模型相关的元数据。
OnnxModelMetadata(OnnxModelMetadata) - Constructor for class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
复制构造函数。
OnnxSequence - Class in ai.onnxruntime
一系列类型相同的 OnnxValue。
OnnxSparseTensor - Class in ai.onnxruntime
包装OnnxSparseTensor的Java对象。
OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor - Class in ai.onnxruntime
块稀疏张量的Java端表示。
OnnxSparseTensor.COOTensor - Class in ai.onnxruntime
COO稀疏张量的Java端表示。
OnnxSparseTensor.CSRCTensor - Class in ai.onnxruntime
CSRC稀疏张量的Java端表示。
OnnxSparseTensor.SparseTensor<T extends java.nio.Buffer> - Class in ai.onnxruntime
Java稀疏张量的抽象基类
OnnxSparseTensor.SparseTensorType - Enum in ai.onnxruntime
稀疏张量的类型。
OnnxTensor - Class in ai.onnxruntime
包装OnnxTensor的Java对象。
OnnxTensorLike - Class in ai.onnxruntime
当前由 OnnxTensor、OnnxSparseTensor 实现。
onnxType - Variable in class ai.onnxruntime.TensorInfo
此张量的原生类型。
OnnxValue - Interface in ai.onnxruntime
ONNX模型输入和输出值的顶级接口。
OnnxValue.OnnxValueType - Enum in ai.onnxruntime
OnnxValue 的类型，与C API中的ID相对应。
OPEN_VINO - ai.onnxruntime.OrtProvider
OpenVINO执行提供程序。
optimizerStep() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用优化器模型将梯度更新应用于可训练参数。
optimizerStep(OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用优化器模型将梯度更新应用于可训练参数。
ORT_ENGINE_ERROR - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
ORT引擎内部错误。
ORT_EP_FAIL - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
ORT执行提供程序失败。
ORT_FAIL - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作失败。
ORT_INVALID_ARGUMENT - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作收到无效参数。
ORT_INVALID_GRAPH - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
ONNX图无效。
ORT_INVALID_PROTOBUF - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
提供的protobuf无效。
ORT_JAVA_UNKNOWN - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
Java API中发生未知错误。
ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR - ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
打印错误日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_FATAL - ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
仅打印致命日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_INFO - ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
打印信息及更高级别的日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_VERBOSE - ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
打印所有日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING - ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
打印警告及更高级别的日志消息。
ORT_MODEL_LOADED - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
模型已加载。
ORT_NO_MODEL - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作无法使用此模型。
ORT_NO_SUCHFILE - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作无法加载所需文件。
ORT_NOT_IMPLEMENTED - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
请求的操作尚未实现。
ORT_OK - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作成功完成。
ORT_RUNTIME_EXCEPTION - ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
操作抛出运行时异常。
OrtCUDAProviderOptions - Class in ai.onnxruntime.providers
配置CUDA执行提供程序的选项。
OrtCUDAProviderOptions() - Constructor for class ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions
为设备0构造CUDA执行提供程序选项。
OrtCUDAProviderOptions(int) - Constructor for class ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions
为指定的非负设备ID构造CUDA执行提供程序选项。
OrtEnvironment - Class in ai.onnxruntime
ONNX Runtime系统的主机对象。
OrtEnvironment.ThreadingOptions - Class in ai.onnxruntime
控制环境中的全局线程池。
OrtException - Exception in ai.onnxruntime
包含原生onnxruntime生成的错误消息和代码的异常。
OrtException(int, String) - Constructor for exception ai.onnxruntime.OrtException
用于从原生代码抛出异常，因为它处理Java中的枚举查找。
OrtException(OrtException.OrtErrorCode, String) - Constructor for exception ai.onnxruntime.OrtException
使用指定的错误代码和消息创建OrtException。
OrtException(String) - Constructor for exception ai.onnxruntime.OrtException
使用默认Java错误代码和指定消息创建OrtException。
OrtException.OrtErrorCode - Enum in ai.onnxruntime
将onnxruntime_c_api.h中的OrtErrorCode结构体映射到Java端错误，并附带一个额外条目。
OrtFlags - Interface in ai.onnxruntime.providers
用于位集枚举的接口，应聚合为单个整数。
OrtLoggingLevel - Enum in ai.onnxruntime
日志严重性级别。
OrtLoraAdapter - Class in ai.onnxruntime
适配器的容器，可提供给 OrtSession.RunOptions.addActiveLoraAdapter(OrtLoraAdapter)，以将适配器应用于模型的特定执行。
OrtProvider - Enum in ai.onnxruntime
可通过Java API使用的执行提供程序。
OrtProviderOptions - Class in ai.onnxruntime
执行提供程序选项类的抽象基类。
OrtProviderOptions(long) - Constructor for class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
构造一个包装原生指针的OrtProviderOptions。
OrtProviderOptions.OrtProviderSupplier - Interface in ai.onnxruntime
镜像Java Supplier的功能接口，但可以抛出OrtException。
OrtSession - Class in ai.onnxruntime
封装ONNX模型并允许推理调用。
OrtSession.Result - Class in ai.onnxruntime
包含 OnnxValue 的 Map 的 AutoCloseable 包装器。
OrtSession.RunOptions - Class in ai.onnxruntime
用于控制对 OrtSession.run(java.util.Map<java.lang.String, ? extends ai.onnxruntime.OnnxTensorLike>) 调用的日志记录和终止。
OrtSession.SessionOptions - Class in ai.onnxruntime
表示用于构建此会话的选项。
OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode - Enum in ai.onnxruntime
要使用的执行模式。
OrtSession.SessionOptions.OptLevel - Enum in ai.onnxruntime
要使用的优化级别。
OrtTensorRTProviderOptions - Class in ai.onnxruntime.providers
配置TensorRT执行提供程序的选项。
OrtTensorRTProviderOptions() - Constructor for class ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions
为设备0构造TensorRT执行提供程序选项。
OrtTensorRTProviderOptions(int) - Constructor for class ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions
为指定的非负设备ID构造TensorRT执行提供程序选项。
OrtTrainingSession - Class in ai.onnxruntime
封装ONNX训练模型并允许训练和推理调用。
OrtUtil - Class in ai.onnxruntime
用于与Java数组交互的实用代码。
ownsBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果此OnnxTensor中的缓冲区是在此张量构造时创建的，则返回true，即它是用户提供的缓冲区或数组的副本，并且可能持有该缓冲区的唯一引用。

P

PARALLEL - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode
并行执行部分节点。

Q

QNN - ai.onnxruntime.OrtProvider
QNN执行提供程序。

R

registerCustomOpLibrary(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
注册自定义操作库，以便与使用此SessionOptions的 OrtSession 一起使用。
registerCustomOpsUsingFunction(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
通过调用指定的原生函数名称，注册自定义操作，以便与使用此SessionOptions的 OrtSession 一起使用。
registerLinearLRScheduler(long, long, float) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
注册一个带有线性预热的线性学习率调度器。
reshape(boolean[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将布尔数组重塑为所需的n维数组，假设布尔数组以n维行主序存储。
reshape(byte[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将字节数组重塑为所需的n维数组，假设字节数组以n维行主序存储。
reshape(double[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将双精度浮点数组重塑为所需的n维数组，假设双精度浮点数组以n维行主序存储。
reshape(float[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将浮点数组重塑为所需的n维数组，假设浮点数组以n维行主序存储。
reshape(int[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将整型数组重塑为所需的n维数组，假设整型数组以n维行主序存储。
reshape(long[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将长整型数组重塑为所需的n维数组，假设长整型数组以n维行主序存储。
reshape(short[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将短整型数组重塑为所需的n维数组，假设短整型数组以n维行主序存储。
reshape(String[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将字符串数组重塑为所需的n维数组，假设字符串数组以n维行主序存储。
RK_NPU - ai.onnxruntime.OrtProvider
RockChip NPU执行提供程序。
ROCM - ai.onnxruntime.OrtProvider
AMD ROCm执行提供程序。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回所有推理输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回所有推理输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回固定输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回请求的推理输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回请求的推理输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回请求的固定输出的映射。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
对输入馈送字典进行评分，返回请求的固定输出的映射。
RunOptions() - Constructor for class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
创建一个RunOptions。

S

saveCheckpoint(Path, boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
将训练会话状态保存到提供的检查点目录。
schedulerStep() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
根据已注册的学习率调度器更新学习率。
SequenceInfo - Class in ai.onnxruntime
描述一个 OnnxSequence，包括其已知元素类型。
sequenceOfMaps - Variable in class ai.onnxruntime.SequenceInfo
这是否是映射序列。
sequenceType - Variable in class ai.onnxruntime.SequenceInfo
如果序列不包含映射，则为序列类型；如果包含映射，则为 OnnxJavaType.UNKNOWN。
SEQUENTIAL - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode
顺序执行所有节点。
SessionOptions() - Constructor for class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
创建一个空的会话选项。
setCPUArenaAllocator(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置CPU使用竞技场内存分配器。
setDeterministicCompute(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置是否使用确定性计算。
setExecutionMode(OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置此选项对象的执行模式，覆盖旧设置。
setGlobalDenormalAsZero() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
设置此项后，将导致操作内和操作间线程池将非规范值刷新为零。
setGlobalInterOpNumThreads(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
设置操作间并行度可用的线程数（即。
setGlobalIntraOpNumThreads(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
设置操作内并行度可用的线程数（即。
setGlobalSpinControl(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
允许线程池在其队列为空时自旋。
setInterOpNumThreads(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置CPU线程池的大小，该线程池用于在CPU上执行时并发执行多个请求。
setIntraOpNumThreads(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置CPU线程池的大小，该线程池用于在CPU上执行时执行单个图。
setLearningRate(float) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
设置训练会话的学习率。
setLoggerId(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置要使用的日志记录器ID。
setLogLevel(OrtLoggingLevel) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
设置此RunOptions上的当前日志级别。
setLogVerbosityLevel(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
设置此RunOptions上的当前日志详细级别。
setMemoryPatternOptimization(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
启用内存模式优化，如果所有形状已知，则预分配内存。
setOptimizationLevel(OrtSession.SessionOptions.OptLevel) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置此选项对象的优化级别，覆盖旧设置。
setOptimizedModelFilePath(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置优化模型的输出路径。
setRunTag(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
设置日志中使用的运行标签。
setSeed(long) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
设置ONNX Runtime使用的RNG种子。
setSessionLogLevel(OrtLoggingLevel) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置会话的日志级别。
setSessionLogVerbosityLevel(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置会话的日志详细级别。
setSymbolicDimensionValue(String, long) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
设置符号维度的值。
setTelemetry(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
开启或关闭遥测。
setTerminate(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
设置一个标志，以便所有使用此RunOptions实例的未完成的 OrtSession.run(java.util.Map<java.lang.String, ? extends ai.onnxruntime.OnnxTensorLike>) 调用将尽快终止。
size - Variable in class ai.onnxruntime.MapInfo
此映射中的条目数。
size - Variable in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
此类型单个值所占用的字节数。
size() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
映射中的条目数。
size() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.Result
返回此结果中的输出数量。
STRING - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
UTF-8字符串。
STRING - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
字符串值。

T

TENSOR_RT - ai.onnxruntime.OrtProvider
用于Nvidia GPU的TensorRT执行提供程序。
TensorInfo - Class in ai.onnxruntime
描述一个 OnnxTensor，包括其大小、形状和元素类型。
TensorInfo.OnnxTensorType - Enum in ai.onnxruntime
ONNX运行时支持的原生元素类型。
ThreadingOptions() - Constructor for class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
创建一个空的线程选项。
toString() - Method in class ai.onnxruntime.MapInfo
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.NodeInfo
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.SequenceInfo
 
toString() - Method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
 
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
执行一步训练，并累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
执行一步训练，并累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
执行一步训练，并累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
执行一步训练，并累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
执行一步训练，并累积梯度。
transformShape(int[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将int形状转换为long形状。
transformShape(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将long形状转换为int形状。
type - Variable in class ai.onnxruntime.TensorInfo
此张量的Java类型。

U

UINT8 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一个8位无符号整数值。
UNDEFINED - ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
未定义的稀疏张量。
UNKNOWN - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
作为错误条件或哨兵使用的未知类型。
USE_FP16 - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
启用fp16支持。
USE_NCHW - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
使用通道优先格式。

V

validateShape(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
检查形状是否是Java数组的有效形状（即。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
枚举的原生值。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
镜像OrtSparseFormat的整型值。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
此类型在C API中的ID号。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
枚举的原生值。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
枚举的原生值。
value - Variable in enum ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
原生端的整型ID。
ValueInfo - Interface in ai.onnxruntime
描述 OnnxValue 的信息对象的接口。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtProvider
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
valueOf(String) - Static method in enum ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType
返回此类型中具有指定名称的枚举常量。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtProvider
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - Static method in enum ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags 中的静态方法
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的静态方法
返回包含此枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
valueType - 类 ai.onnxruntime.MapInfo 中的变量
值的 Java 类型。
VITIS_AI - ai.onnxruntime.OrtProvider
AMD/Xilinx VitisAI 执行提供程序。

W

WEBGPU - ai.onnxruntime.OrtProvider
WebGPU 执行提供程序

X

XNNPACK - ai.onnxruntime.OrtProvider
XNNPACK 执行提供程序。
A B C D E F G H I K L M N O P Q R S T U V W X 
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