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) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 ARM 计算库添加为执行后端。
addActiveLoraAdapter(OrtLoraAdapter) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
将指定的适配器添加到此运行的活动适配器列表中。
addConfigEntry(String, String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加一个作为字符串对的单一会话配置条目。
addCoreML() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Apple 的 CoreML 添加为执行后端。
addCoreML(EnumSet<CoreMLFlags>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Apple 的 CoreML 添加为执行后端。
addCoreML(Map<String, String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 CoreML 添加为执行后端。
addCPU(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 CPU 添加为执行后端，根据需要使用 arena 分配器。
addCUDA() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加 CUDA 作为执行后端，使用设备 0。
addCUDA(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加 CUDA 作为执行后端，使用指定的 CUDA 设备 ID。
addCUDA(OrtCUDAProviderOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加 CUDA 作为执行后端，使用指定的 CUDA 选项。
addDirectML(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 DirectML 添加为执行后端。
addDnnl(boolean) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Intel 的深度神经网络库 (Dnnl) 添加为执行后端。
addExecutionProvider(List<OrtEpDevice>, Map<String, String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将指定的执行提供程序和设备元组添加为执行后端。
addExternalInitializers(Map<String, OnnxTensorLike>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加所提供的外部加载的初始化程序。
addInitializer(String, OnnxTensorLike) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加一个初始化程序以覆盖 ONNX 模型中的现有初始化程序。
addNnapi() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Android 的 NNAPI 添加为执行后端。
addNnapi(EnumSet<NNAPIFlags>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Android 的 NNAPI 添加为执行后端。
addOpenVINO(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 OpenVINO 添加为执行后端。
addProperty(String, float) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
向此训练会话检查点添加浮点属性。
addProperty(String, int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
向此训练会话检查点添加整数属性。
addProperty(String, String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
向此训练会话检查点添加字符串属性。
addQnn(Map<String, String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 QNN 添加为执行后端。
addROCM() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加 ROCM 作为执行后端，使用设备 0。
addROCM(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
添加 ROCM 作为执行后端，使用指定的 ROCM 设备 ID。
addRunConfigEntry(String, String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
向此 RunOptions 添加配置条目。
addTensorrt(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Nvidia 的 TensorRT 添加为执行后端。
addTensorrt(OrtTensorRTProviderOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 Nvidia 的 TensorRT 添加为执行后端。
addTvm(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 TVM 添加为执行后端。
addWebGPU(Map<String, String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 WebGPU 添加为执行后端。
addXnnpack(Map<String, String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
将 XNNPACK 添加为执行后端。
aggregateToInt(EnumSet<E>) - Static method in interface ai.onnxruntime.OrtFlags
将标志的 EnumSet 转换为 C API 所期望的值。
ai.onnxruntime - 包 ai.onnxruntime
ONNX Runtime 的 Java 接口。
ai.onnxruntime.platform - 包 ai.onnxruntime.platform
这是一个特定于平台的代码包，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
对 ONNX 图应用所有可用的优化。
allocatorHandle - Variable in class ai.onnxruntime.OnnxTensorLike
指向本机内存分配器的指针。
applyToNative() - Method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
将 Java 端的配置应用于原生端的对象。
applyToNative(long, long, String[], String[]) - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions
将选项添加到此选项实例中。
applyToNative(long, long, String[], String[]) - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions
将选项添加到此选项实例中。
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 图应用基础优化，例如常量折叠、冗余计算消除和节点融合。
bf16ToFloat(short) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将存储在 short 中的 bf16 值转换为 float 值。
BFLOAT16 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一种非 IEEE 16 位浮点值，具有 8 位指数和 7 位尾数。
BLOCK_SPARSE - ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType
块稀疏张量。
BlockSparseTensor(IntBuffer, long[], Buffer, long[], long[], OnnxJavaType, long) - Constructor for class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor
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() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensorLike
检查 OnnxValue 是否已关闭，如果已关闭则抛出 IllegalStateException。
checkClosed() - Method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
检查 OrtProviderOptions 是否已关闭，如果是，则抛出 IllegalStateException。
clazz - Variable in enum ai.onnxruntime.OnnxJavaType
用作载体的 Java 端类型。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
关闭此 Map，释放支持它及其元素的本机内存。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
关闭此序列，释放支持它及其元素的本机内存。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
关闭张量，释放其基础内存（如果它不是由 NIO 缓冲区支持的）。
close() - Method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
关闭 OnnxValue，释放其原生内存。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
自 ORT 1.11 起，close 在 OrtEnvironment 上是一个空操作。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions
关闭线程选项。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
关闭会话，释放其资源。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.Result
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
 
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
关闭会话选项，释放获取的任何内存。
close() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
 
close(long, long) - Method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
原生关闭方法。
close(long, long) - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions
关闭此选项实例。
close(long, long) - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions
关闭此选项实例。
close(Iterable<? extends OnnxValue>) - Static method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
调用可迭代对象中每个元素的 close 方法。
close(Map<String, ? extends OnnxValue>) - Static method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
调用 Map 中每个 OnnxValue 的 close 方法。
closed - Variable in class ai.onnxruntime.OnnxTensorLike
此值是否已关闭？
closed - Variable in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
原生对象是否已关闭？
compileModel() - Method in class ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions
使用此 OrtModelCompilationOptions 实例描述的配置编译 ONNX 模型。
constructFromBuffer(Buffer, long[], OnnxJavaType) - Static method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
根据提供的字节缓冲区构造 TensorInfo。
constructFromJavaArray(Object) - Static method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
根据提供的多维 Java 数组构造 TensorInfo，用于分配适量的原生内存。
constructFromSparseTensor(OnnxSparseTensor.SparseTensor<T>) - Static method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
根据提供的 OnnxSparseTensor.SparseTensor 构造 TensorInfo。
convertBf16BufferToFloatBuffer(ShortBuffer) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将存储为 short 的 bf16 值缓冲区转换为浮点缓冲区。
convertFloatBufferToBf16Buffer(FloatBuffer) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将浮点缓冲区舍入为包含 bf16 值（在 Java 中存储为 short）的缓冲区。
convertFloatBufferToFp16Buffer(FloatBuffer) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将浮点缓冲区舍入为包含 fp16 值（在 Java 中存储为 short）的缓冲区。
convertFp16BufferToFloatBuffer(ShortBuffer) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
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) - Constructor for class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor
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 - 枚举在 ai.onnxruntime.providers
CoreML 提供程序的标志。
CPU - ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType
CPU 设备。
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
禁止 NNAPI 使用 CPU。
CPU_ONLY - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
仅使用 CPU，禁用 GPU 和 Apple Neural Engine。
CPU_ONLY - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
NNAPI 将仅使用 CPU。
create() - Method in interface ai.onnxruntime.OrtProviderOptions.OrtProviderSupplier
调用该函数以获取原生指针。
create(byte[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter
从字节数组创建 OrtLoraAdapter 的实例。
create(String) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter
创建 OrtLoraAdapter 的实例。
create(ByteBuffer) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtLoraAdapter
从直接 ByteBuffer 创建 OrtLoraAdapter 的实例。
CREATE_MLPROGRAM - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
创建 MLProgram。
createFromSessionOptions(OrtEnvironment, OrtSession.SessionOptions) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions
从现有的 SessionOptions 创建模型编译选项。
createSession(byte[]) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
使用指定的 OrtSession.SessionOptions、模型和默认内存分配器创建会话。
createSession(ByteBuffer) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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>) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
从 Java 端表示创建 ORT 中的稀疏张量。
createTensor(OrtEnvironment, Object) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
从 Java 基元、基元多维数组或字符串多维数组创建张量。
createTensor(OrtEnvironment, String[], long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
从展平的字符串数组创建张量。
createTensor(OrtEnvironment, ByteBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 ByteBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ByteBuffer, long[], OnnxJavaType) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 ByteBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, DoubleBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 DoubleBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, FloatBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 FloatBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, IntBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 IntBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, LongBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 LongBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ShortBuffer, long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 ShortBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTensor(OrtEnvironment, ShortBuffer, long[], OnnxJavaType) - Static method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
创建由直接 ShortBuffer 支持的 OnnxTensor。
createTrainingSession(String, String, String, String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
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) - Constructor for class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor
创建一个适用于构造 ORT 稀疏张量的 CSRC 稀疏张量。
CUDA - ai.onnxruntime.OrtProvider
适用于 Nvidia GPU 的 CUDA 执行提供程序。

D

DEFAULT_NAME - Static variable in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
从 Java 构建的 ORT 环境的默认名称。
DIRECT_ML - ai.onnxruntime.OrtProvider
Windows DirectML 执行提供程序。
disablePerSessionThreads() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
禁用每个会话的线程池。
disableProfiling() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
在使用此 SessionOptions 的会话中禁用性能分析。
DNNL - ai.onnxruntime.OrtProvider
Intel 深度神经网络库执行提供程序。
DOUBLE - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一种 64 位浮点值。
DOUBLE - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
一种 64 位浮点值。

E

elementCount(long[]) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
计算存储在此形状张量中的元素数量。
ENABLE_ON_SUBGRAPH - ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags
在子图上启用 CoreML。
enableProfiling(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
在使用此 SessionOptions 的会话中启用性能分析。
endProfiling() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
结束性能分析会话并返回分析器的输出。
EP_NOT_APPLICABLE - ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility
执行提供程序 (EP) 不适用于该模型。
EP_SUPPORTED_OPTIMAL - ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility
EP 以最佳方式支持该模型。
EP_SUPPORTED_PREFER_RECOMPILATION - ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility
EP 支持该模型，但如果重新编译，模型性能会更好。
EP_UNSUPPORTED - ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility
EP 不支持该模型。
equals(Object) - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
 
ERROR_IF_NO_NODES_COMPILED - ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags
如果没有任何节点被编译，强制编译返回错误 (ORT_FAIL)。
ERROR_IF_OUTPUT_FILE_EXISTS - ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags
如果输出模型的文件名已存在，强制编译返回错误 (ORT_FAIL)。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用提供的输入执行单一评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用提供的输入执行单一评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用提供的输入执行单一评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用提供的输入执行单一评估步骤。
evalStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
使用提供的输入执行单一评估步骤。
exportModelForInference(Path, String[]) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
将评估模型导出为适合推理的模型，并将所需节点设置为输出节点。
EXTENDED_OPT - ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
将所有基本优化及更复杂的节点融合操作应用于 ONNX 图。

F

flattenString(Object) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtUtil
将多维字符串数组展平为一维字符串数组，按照多维行优先顺序读取。
FLOAT - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一种 32 位浮点值。
FLOAT - ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType
一种 32 位浮点值。
FLOAT16 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
IEEE 16 位浮点值。
floatToBf16(float) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将浮点数转换为 bf16。
floatToFp16(float) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将浮点值转换为存储在 short 中的 fp16 值。
Fp16Conversions - 类在 ai.onnxruntime.platform
fp16、bfloat16 和 fp32 之间的转换。
fp16ToFloat(short) - Static method in class ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions
将存储在 short 中的 fp16 值转换为浮点值。

G

get(int) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.Result
从指定索引处的容器获取值。
get(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.Result
获取容器中的值，前提是它尚未被关闭。
getApiHandle() - Static method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
允许子类访问 API 句柄指针。
getAvailableProviders() - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取此环境中可用的提供程序。
getBufferRef() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
返回对支持此 OnnxTensor 的缓冲区的引用。
getByteBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
返回作为 ByteBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本。
getCode() - Method in exception ai.onnxruntime.OrtException
返回错误代码。
getConfigEntries() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions
返回一个不可修改的 Map 视图，其中包含所有会话配置条目。
getCustomMetadata() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取完整自定义元数据的不可修改引用。
getCustomMetadataValue(String) - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
如果自定义元数据具有提供的键的值，则返回 Optional.of(value)，否则返回 Optional.empty()。
getDenseShape() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
获取稀疏张量的稠密形状。
getDescription() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取模型描述。
getDevice() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEpDevice
获取设备信息。
getDeviceId() - Method in class ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice
获取设备 ID 编号。
getDimensionNames() - Method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
获取张量命名维度的副本。
getDomain() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取域。
getDoubleBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果基础类型为 double，则返回作为 DoubleBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本，否则返回 null。
getEnvironment() - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel, String) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取 OrtEnvironment。
getEnvironment(OrtLoggingLevel, String, OrtEnvironment.ThreadingOptions) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
使用指定的全局线程池选项创建 OrtEnvironment。
getEnvironment(String) - Static method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取 OrtEnvironment。
getEpDevices() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
获取所有可用执行提供程序和设备组合的列表。
getEpMetadata() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEpDevice
获取执行提供程序元数据的不可修改视图。
getEpName() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEpDevice
获取执行提供程序的名称。
getEpOptions() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEpDevice
获取执行提供程序选项的不可修改视图。
getEpVendor() - Method in class ai.onnxruntime.OrtEpDevice
获取执行提供程序供应商名称。
getEvalInputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
返回有序的评估模型输入名称集。
getEvalOutputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
返回有序的评估模型输出名称集。
getFloatBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果可以无损地转换为 float（即 float 原始类型），则返回作为 FloatBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本。
getFloatProperty(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
从此训练会话检查点获取浮点属性。
getGraphDescription() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取图描述。
getGraphName() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取图名称。
getID() - Method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode
获取原生代码中用于执行模式的 int ID。
getID() - Method in enum ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel
获取原生代码中用于此优化级别的 int ID。
getIndices() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
获取索引缓冲区。
getIndicesBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
获取索引的副本。
getIndicesShape() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
获取（外部）索引的形状。
getIndicesShape() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
获取稀疏张量索引的形状。
getIndicesType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor
 
getIndicesType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor
 
getIndicesType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor
 
getIndicesType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
稀疏张量的索引类型。
getInfo() - Method in class ai.onnxruntime.NodeInfo
此节点的类型和形状信息。
getInfo() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
 
getInfo() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
 
getInfo() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensorLike
返回此张量的 TensorInfo。
getInfo() - Method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
获取与此 OnnxValue 关联的类型信息对象。
getInnerIndices() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor
获取内部索引缓冲区。
getInnerIndicesBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
获取 CSRC 稀疏张量中内部索引的副本。
getInnerIndicesShape() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor
获取内部索引的形状。
getInnerIndicesShape() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
获取 CSRC 稀疏张量中内部索引的形状。
getInputInfo() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回输入的 info 对象，包括它们的名称和类型。
getInputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回输入名称。
getIntBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果基础类型为 int32 或 uint32，则返回作为 IntBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本，否则返回 null。
getIntProperty(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
从此训练会话检查点获取整数属性。
getLearningRate() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
获取此训练会话的当前学习率。
getLogLevel() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
获取在此 RunOptions 上设置的当前日志记录级别。
getLogVerbosityLevel() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
获取在此 RunOptions 上设置的当前日志记录详细级别。
getLongBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果基础类型为 int64 或 uint64，则返回作为 LongBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本，否则返回 null。
getMetadata() - Method in class ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice
获取设备元数据的不可修改视图。
getMetadata() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
获取当前加载模型的元数据。
getModelCompatibilityForEpDevices(List<OrtEpDevice>, String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtEnvironment
根据 OrtEpDevice 列表检查所提供的模型信息字符串，以查看模型是否兼容。
getName() - Method in class ai.onnxruntime.NodeInfo
节点的名称。
getName() - Method in enum ai.onnxruntime.OrtProvider
此提供程序内部名称的访问器。
getNumElements() - Method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
返回此张量中的元素数量。
getNumInputs() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回此模型期望的输入数量。
getNumNonZeroElements() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
非零元素的数量。
getNumOutputs() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回此模型期望的输出数量。
getOutputInfo() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回输出的 info 对象，包括它们的名称和类型。
getOutputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回输出名称。
getProducerName() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata
获取生产者名称。
getProfilingStartTimeInNs() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession
返回性能分析开始的时间戳（纳秒）。
getProvider() - Method in class ai.onnxruntime.OrtProviderOptions
获取此选项实例的提供程序枚举。
getProvider() - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions
 
getProvider() - Method in class ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions
 
getRunTag() - Method in class ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions
获取用于记录有关此运行信息的字符串。
getShape() - Method in class ai.onnxruntime.TensorInfo
获取张量形状的副本。
getShortBuffer() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果基础类型为 int16、uint16、fp16 或 bf16，则返回作为 ShortBuffer 的基础 OnnxTensor 的副本，否则返回 null。
getSparseTensorType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
返回此 OnnxSparseTensor 的类型。
getSparsityType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor
 
getSparsityType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.COOTensor
 
getSparsityType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.CSRCTensor
 
getSparsityType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
稀疏张量的稀疏度类型。
getStringProperty(String) - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
从此训练会话检查点获取字符串属性。
getTrainInputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
返回有序的训练模型输入名称集。
getTrainOutputNames() - Method in class ai.onnxruntime.OrtTrainingSession
返回有序的训练模型输出名称集。
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
 
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
 
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
 
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensor
稀疏张量的数据类型。
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
 
getType() - Method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
获取此 OnnxValue 的类型。
getType() - Method in class ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice
获取设备类型。
getValue() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxMap
返回包含所有元素的弱类型 Map。
getValue() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSequence
提取一个 Java OnnxValue 列表，然后可以进一步解包。
getValue() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor
 
getValue() - Method in class ai.onnxruntime.OnnxTensor
如果张量是标量，则返回装箱的基元；如果它有多个维度，则返回基元的多维数组。
getValue() - Method in interface ai.onnxruntime.OnnxValue
将值作为 Java 对象返回，并将其从原生堆中复制出来。
getValue() - Method in enum ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility
获取与此模型兼容性值关联的原生值。
getValue() - Method in interface ai.onnxruntime.OrtFlags
获取底层的标志值。
getValue() - Method in enum ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType
获取与此设备类型关联的原生值。
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.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags 中的方法
 
getValue() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的方法
 
getValue() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags 中的方法
 
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。
getVendor() - 类 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice 中的方法
获取供应商名称。
getVendorId() - 类 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice 中的方法
获取供应商 ID 号。
getVersion() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
获取模型版本。
getVersion() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
获取本机库版本字符串。
GPU - 枚举 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType 中的枚举常量
GPU 设备。

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 - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的枚举常量
16 位带符号整数值。
INT32 - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的枚举常量
32 位带符号整数值。
INT64 - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的枚举常量
一种 64 位带符号整数值。
INT8 - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的枚举常量
8 位带符号整数值。
INVALID - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的枚举常量
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（即原生对象已被释放）。
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获取值。
isScalar() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
如果形状表示标量值，则返回 true（即
isSequenceOfMaps() - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的方法
这是 Map 序列吗？
isTrainingEnabled() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
在此 ONNX Runtime 构建版本中是否启用了训练功能？
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 - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel 中的枚举常量
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
确保在下一次调用 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 - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的枚举常量
一种 64 位带符号整数值。

M

makeCarrier() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
构建一个具有正确形状和类型的数组，以容纳此张量。
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
将本机的 int 映射到 OnnxJavaType 实例。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的静态方法
从其整数 ID 获取枚举类型。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType 中的静态方法
将本机的 int 映射到 SparseTensorType 实例。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility 中的静态方法
将 C API 的 int 枚举映射到 Java 枚举。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的静态方法
将本机的 int 映射到 OrtErrorCode 实例。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType 中的静态方法
将 C API 的 int 枚举映射到 Java 枚举。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的静态方法
将 C API 的 int 枚举映射到 Java 枚举。
mapFromInt(int) - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的静态方法
将 C API 的 int 枚举映射到 Java 枚举。
mapFromJavaType(OnnxJavaType) - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的静态方法
将 OnnxJavaType 映射到适当的本机元素类型。
mapFromName(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的静态方法
将 ONNX Runtime 使用的名称字符串映射到枚举。
mapFromOnnxJavaType(OnnxJavaType) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的静态方法
将 OnnxJavaType 映射到 map 值类型。
mapFromOnnxTensorType(TensorInfo.OnnxTensorType) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的静态方法
将 TensorInfo.OnnxTensorType 枚举映射到对应的 OnnxJavaType 枚举，并适当地进行类型转换。
mapInfo - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的变量
如果包含 Map，则为 Map 类型；否则为 null。
MapInfo - 类 ai.onnxruntime 中的类
描述 OnnxMap 对象或输出节点。
MAX_DIMENSIONS - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的静态变量
Java 接口方法支持的最大维度数。
MI_GRAPH_X - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
AMD MIGraphX 执行提供程序。
mlasFloatToFp16(float) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将浮点值舍入为 fp16。
mlasFp16ToFloat(short) - 类 ai.onnxruntime.platform.Fp16Conversions 中的静态方法
将 fp16 值提升为浮点数。

N

nativeHandle - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensorLike 中的变量
原生指针。
nativeHandle - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 中的变量
原生指针。
newBooleanArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始布尔数组。
newByteArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始字节数组。
newDoubleArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始双精度浮点数组。
newFloatArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始浮点数组。
newIntArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始整数数组。
newLongArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始长整数数组。
newShortArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新原始短整数数组。
newStringArray(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
使用提供的形状创建最多 8 个维度的新 String 数组。
NNAPI - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
Android NNAPI 执行提供程序。
NNAPIFlags - ai.onnxruntime.providers 中的枚举
用于 NNAPI 提供程序的标志。
NO_OPT - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel 中的枚举常量
不对 ONNX 图进行任何优化。
NodeInfo - 类 ai.onnxruntime 中的类
ONNX 模型输入或输出节点的信息。
NodeInfo(String, ValueInfo) - 类 ai.onnxruntime.NodeInfo 的构造方法
根据提供的名称和值信息创建节点信息对象。
NONE - 枚举 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags 中的枚举常量
默认。
NPU - 枚举 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType 中的枚举常量
NPU (神经处理单元) 设备。

O

ONLY_ALLOW_STATIC_INPUT_SHAPES - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的枚举常量
仅允许 CoreML EP 采用具有静态形状输入的节点。
ONLY_ENABLE_DEVICE_WITH_ANE - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的枚举常量
仅在设备具有 Apple Neural Engine 时才启用 CoreML 的使用。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BFLOAT16 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种非 IEEE 16 位浮点值，具有 8 位指数和 7 位尾数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_BOOL - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
存储在字节中的布尔值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX128 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种 128 位复数，存储为 2 个 64 位值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_COMPLEX64 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种 64 位复数，存储为 2 个 32 位值。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_DOUBLE - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
IEEE 64 位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
IEEE 32 位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT16 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
IEEE 16 位浮点数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E4M3FN - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种非 IEEE 8 位浮点格式，具有 4 位指数和 3 位尾数，包含 NaN，无无穷大值 (FN)。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E4M3FNUZ - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种非 IEEE 8 位浮点格式，具有 4 位指数和 3 位尾数，包含 NaN，无无穷大值 (FN)，且无负零 (UZ)。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT8E5M2 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
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 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种非 IEEE 8 位浮点格式，具有 5 位指数和 2 位尾数，包含 NaN，无无穷大值 (FN)，且无负零 (UZ)。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT16 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
16 位带符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT32 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
32 位带符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT64 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
64 位带符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_INT8 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
8 位带符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_STRING - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
一种 UTF-8 字符串。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT16 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
16 位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT32 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
32 位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT64 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
64 位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UINT8 - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
8 位无符号整数。
ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_UNDEFINED - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的枚举常量
未定义的元素类型。
ONNX_TYPE_MAP - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
Map 类型。
ONNX_TYPE_OPAQUE - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
Java 无法访问的不透明类型。
ONNX_TYPE_OPTIONAL - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
可选的输入值。
ONNX_TYPE_SEQUENCE - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
张量或 Map 的序列。
ONNX_TYPE_SPARSETENSOR - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
稀疏张量。
ONNX_TYPE_TENSOR - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
张量。
ONNX_TYPE_UNKNOWN - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的枚举常量
未知的 OrtValue 类型。
OnnxJavaType - ai.onnxruntime 中的枚举
一个表示 ONNX Runtime 支持的 Java 基本类型（以及 String）的枚举。
OnnxMap - ai.onnxruntime 中的类
由 OrtSession.run(Map) 返回的 Map 容器。
OnnxMap.OnnxMapValueType - ai.onnxruntime 中的枚举
表示存储在 OnnxMap 中的值类型的枚举。
OnnxModelMetadata - ai.onnxruntime 中的类
包含与 ONNX 模型关联的元数据。
OnnxModelMetadata(OnnxModelMetadata) - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 的构造方法
拷贝构造函数。
OnnxSequence - ai.onnxruntime 中的类
相同类型的所有 OnnxValue 的序列。
OnnxSparseTensor - ai.onnxruntime 中的类
包装 OnnxSparseTensor 的 Java 对象。
OnnxSparseTensor.BlockSparseTensor - ai.onnxruntime 中的类
块稀疏张量的 Java 端表示。
OnnxSparseTensor.COOTensor - ai.onnxruntime 中的类
COO 稀疏张量的 Java 端表示。
OnnxSparseTensor.CSRCTensor - ai.onnxruntime 中的类
CSRC 稀疏张量的 Java 端表示。
OnnxSparseTensor.SparseTensor<T extends java.nio.Buffer> - ai.onnxruntime 中的类
Java 稀疏张量的抽象基类
OnnxSparseTensor.SparseTensorType - ai.onnxruntime 中的枚举
稀疏张量的类型。
OnnxTensor - ai.onnxruntime 中的类
包装 OnnxTensor 的 Java 对象。
OnnxTensorLike - ai.onnxruntime 中的类
目前由 OnnxTensor 和 OnnxSparseTensor 实现。
onnxType - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的变量
此张量的本机类型。
OnnxValue - ai.onnxruntime 中的接口
ONNX 模型输入和输出值的顶级接口。
OnnxValue.OnnxValueType - ai.onnxruntime 中的枚举
OnnxValue 的类型，映射 C API 中的 ID。
OPEN_VINO - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
OpenVINO 执行提供程序。
optimizerStep() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用优化器模型将梯度更新应用于可训练参数。
optimizerStep(OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
使用优化器模型将梯度更新应用于可训练参数。
ORT_ENGINE_ERROR - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
ORT 引擎内部错误。
ORT_EP_FAIL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
ORT 执行提供程序失败。
ORT_FAIL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
操作失败。
ORT_INVALID_ARGUMENT - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
操作收到了无效参数。
ORT_INVALID_GRAPH - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
ONNX 图无效。
ORT_INVALID_PROTOBUF - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
提供的 protobuf 无效。
ORT_JAVA_UNKNOWN - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
Java API 中发生了未知错误。
ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的枚举常量
打印错误日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_FATAL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的枚举常量
仅打印致命日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_INFO - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的枚举常量
打印信息及更高级别的日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_VERBOSE - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的枚举常量
打印所有日志消息。
ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的枚举常量
打印警告及更高级别的日志消息。
ORT_MODEL_LOAD_CANCELED - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
模型加载已取消。
ORT_MODEL_LOADED - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
模型已加载。
ORT_MODEL_REQUIRES_COMPILATION - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
模型需要编译。
ORT_NO_MODEL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
该操作无法使用模型。
ORT_NO_SUCHFILE - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
操作无法加载所需文件。
ORT_NOT_FOUND - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
未找到项目。
ORT_NOT_IMPLEMENTED - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
请求的操作尚未实现。
ORT_OK - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
操作完成且无错误。
ORT_RUNTIME_EXCEPTION - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的枚举常量
该操作抛出了运行时异常。
OrtCUDAProviderOptions - ai.onnxruntime.providers 中的类
配置 CUDA 执行提供程序的选项。
OrtCUDAProviderOptions() - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions 的构造方法
为设备 0 构建 CUDA 执行提供程序选项。
OrtCUDAProviderOptions(int) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtCUDAProviderOptions 的构造方法
为指定的非负设备 ID 构建 CUDA 执行提供程序选项。
OrtEnvironment - ai.onnxruntime 中的类
ONNX Runtime 系统的宿主对象。
OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility - ai.onnxruntime 中的枚举
表示编译模型与一组 OrtEpDevice 兼容性的枚举。
OrtEnvironment.ThreadingOptions - ai.onnxruntime 中的类
控制环境中的全局线程池。
OrtEpDevice - ai.onnxruntime 中的类
执行提供程序信息和硬件设备的元组。
OrtException - ai.onnxruntime 中的异常
包含本机 onnxruntime 产生的错误消息和代码的异常。
OrtException(int, String) - 异常 ai.onnxruntime.OrtException 的构造方法
用于从本机代码抛出异常，因为它在 Java 端处理枚举查找。
OrtException(OrtException.OrtErrorCode, String) - 异常 ai.onnxruntime.OrtException 的构造方法
使用指定的错误代码和消息创建 OrtException。
OrtException(String) - 异常 ai.onnxruntime.OrtException 的构造方法
使用默认 Java 错误代码和指定消息创建 OrtException。
OrtException.OrtErrorCode - ai.onnxruntime 中的枚举
映射 onnxruntime_c_api.h 中的 OrtErrorCode 结构，并增加了 Java 端错误的条目。
OrtFlags - ai.onnxruntime 中的接口
用于位集枚举的接口，应聚合成单个整数。
OrtHardwareDevice - ai.onnxruntime 中的类
特定设备的硬件信息。
OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType - ai.onnxruntime 中的枚举
硬件设备类型。
OrtLoggingLevel - ai.onnxruntime 中的枚举
日志严重级别。
OrtLoraAdapter - ai.onnxruntime 中的类
适配器容器，可提供给 OrtSession.RunOptions.addActiveLoraAdapter(OrtLoraAdapter)，以将适配器应用于模型的特定执行。
OrtModelCompilationOptions - ai.onnxruntime 中的类
用于编译 ONNX 模型的配置选项。
OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags - ai.onnxruntime 中的枚举
表示编译模型时所用选项的标志。
OrtProvider - ai.onnxruntime 中的枚举
通过 Java API 可用的执行提供程序。
OrtProviderOptions - ai.onnxruntime 中的类
执行提供程序选项类的抽象基类。
OrtProviderOptions(long) - 类 ai.onnxruntime.OrtProviderOptions 的构造方法
构建围绕本机指针包装的 OrtProviderOptions。
OrtProviderOptions.OrtProviderSupplier - ai.onnxruntime 中的接口
映射 Java supplier 的函数接口，但可以抛出 OrtException。
OrtSession - ai.onnxruntime 中的类
包装 ONNX 模型并允许推理调用。
OrtSession.Result - ai.onnxruntime 中的类
一个 AutoCloseable 包装器，围绕包含 OnnxValue 的 Map。
OrtSession.RunOptions - ai.onnxruntime 中的类
用于控制对 OrtSession.run(java.util.Map<java.lang.String, ? extends ai.onnxruntime.OnnxTensorLike>) 的调用的日志记录和终止。
OrtSession.SessionOptions - ai.onnxruntime 中的类
表示用于构建此会话的选项。
OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode - ai.onnxruntime 中的枚举
要使用的执行模式。
OrtSession.SessionOptions.OptLevel - ai.onnxruntime 中的枚举
要使用的优化级别。
OrtTensorRTProviderOptions - ai.onnxruntime.providers 中的类
配置 TensorRT 执行提供程序的选项。
OrtTensorRTProviderOptions() - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions 的构造方法
为设备 0 构建 TensorRT 执行提供程序选项。
OrtTensorRTProviderOptions(int) - 类 ai.onnxruntime.providers.OrtTensorRTProviderOptions 的构造方法
为指定的非负设备 ID 构建 TensorRT 执行提供程序选项。
OrtTrainingSession - ai.onnxruntime 中的类
包装 ONNX 训练模型，允许进行训练和推理调用。
OrtUtil - ai.onnxruntime 中的类
用于与 Java 数组交互的实用代码。
ownsBuffer() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
如果此 OnnxTensor 中的缓冲区是在构建此张量时创建的（即，它是用户提供缓冲区或数组的副本，并且可能持有对该缓冲区的唯一引用），则返回 true。

P

PARALLEL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode 中的枚举常量
并行执行某些节点。

Q

QNN - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
QNN 执行提供程序。

R

registerCustomOpLibrary(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
注册自定义算子库，供使用此 SessionOptions 的 OrtSession 使用。
registerCustomOpsUsingFunction(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
通过调用指定的本机函数名称，注册供使用此 SessionOptions 的 OrtSession 使用的自定义算子。
registerExecutionProviderLibrary(String, String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
向此 OrtEnvironment 注册执行提供程序库。
registerLinearLRScheduler(long, long, float) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
注册带有线性预热 (warmup) 的线性学习率调度器。
reshape(boolean[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将布尔数组重塑为所需的 n 维数组，假设布尔数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(byte[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将字节数组重塑为所需的 n 维数组，假设字节数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(double[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将双精度数组重塑为所需的 n 维数组，假设双精度数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(float[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将浮点数组重塑为所需的 n 维数组，假设浮点数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(int[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将整数数组重塑为所需的 n 维数组，假设整数数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(long[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将长整数数组重塑为所需的 n 维数组，假设长整数数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(short[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将短整数数组重塑为所需的 n 维数组，假设短整数数组按 n 维行优先顺序存储。
reshape(String[], long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将 String 数组重塑为所需的 n 维数组，假设 String 数组按 n 维行优先顺序存储。
RK_NPU - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
RockChip NPU 执行提供程序。
ROCM - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的枚举常量
AMD ROCm 执行提供程序。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所有推断输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所有推断输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回固定 (pinned) 输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所请求推断输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所请求推断输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所请求且固定 (pinned) 输出的 Map。
run(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
评分输入 feed dict，返回所请求且固定 (pinned) 输出的 Map。
RunOptions() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 的构造方法
创建 RunOptions。

S

saveCheckpoint(Path, boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
将训练会话状态保存到提供的检查点目录中。
schedulerStep() - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
根据注册的学习率调度器更新学习率。
SequenceInfo - ai.onnxruntime 中的类
描述 OnnxSequence，包括其元素类型（如果已知）。
sequenceOfMaps - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的变量
这是 Map 序列吗。
sequenceType - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的变量
序列的类型（如果不包含 Map），如果包含则为 OnnxJavaType.UNKNOWN。
SEQUENTIAL - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode 中的枚举常量
顺序执行所有节点。
SessionOptions() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 的构造方法
创建空的会话选项。
setCompilationFlags(EnumSet<OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags>) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
设置指定的编译标志。
setCPUArenaAllocator(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置 CPU 使用竞技场 (arena) 内存分配器。
setDeterministicCompute(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置是否使用确定性计算。
setEpContextEmbedMode(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
启用或禁用将 EPContext 二进制数据嵌入到 EPContext 节点的 ep_cache_context 属性中。
setExecutionMode(OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置此选项对象的执行模式，覆盖旧设置。
setGlobalDenormalAsZero() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 中的方法
设置此项后，将导致算子内和算子间线程池将非规格化（denormal）数值刷新为零。
setGlobalInterOpNumThreads(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 中的方法
设置用于算子间 (inter-op) 并行性的可用线程数（即
setGlobalIntraOpNumThreads(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 中的方法
设置用于算子内 (intra-op) 并行性的可用线程数（即
setGlobalSpinControl(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 中的方法
允许在线程池队列为空时进行自旋。
setInputModelFromBuffer(ByteBuffer) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
使用提供的缓冲区作为输入 ONNX 模型。
setInputModelPath(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
设置输入 ONNX 模型的文件路径。
setInterOpNumThreads(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
如果是在 CPU 上执行，设置用于同时执行多个请求的 CPU 线程池大小。
setIntraOpNumThreads(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
如果是在 CPU 上执行，设置用于执行单个图的 CPU 线程池大小。
setLearningRate(float) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
设置训练会话的学习率。
setLoggerId(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置要使用的记录器 ID。
setLogLevel(OrtLoggingLevel) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
在此 RunOptions 上设置当前日志级别。
setLogVerbosityLevel(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
在此 RunOptions 上设置当前日志详细级别。
setMemoryPatternOptimization(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
开启内存模式优化，即在已知所有形状的情况下预先分配内存。
setOptimizationLevel(OrtSession.SessionOptions.OptLevel) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置此选项对象的优化级别，覆盖旧设置。
setOptimizedModelFilePath(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置优化后模型的输出路径。
setOutputExternalInitializersPath(String, long) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
可选地设置存储已编译 ONNX 模型初始化程序的文件。
setOutputModelPath(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions 中的方法
设置已编译 ONNX 模型的输出文件路径。
setRunTag(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
设置日志记录中使用的运行标签。
setSeed(long) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的静态方法
设置 ONNX Runtime 使用的随机数生成器 (RNG) 种子。
setSessionLogLevel(OrtLoggingLevel) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置会话的日志级别。
setSessionLogVerbosityLevel(int) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置会话的日志详细级别。
setSymbolicDimensionValue(String, long) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions 中的方法
设置符号维度的值。
setTelemetry(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
开启或关闭遥测。
setTerminate(boolean) - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.RunOptions 中的方法
设置标志，以便使用此 RunOptions 实例的所有未完成的 OrtSession.run(java.util.Map<java.lang.String, ? extends ai.onnxruntime.OnnxTensorLike>) 调用将尽快终止。
size - 类 ai.onnxruntime.MapInfo 中的变量
此映射中的条目数。
size - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的变量
此类型单个值所使用的字节数。
size() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
映射中的条目数。
size() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession.Result 中的方法
返回此结果中的输出数量。
STRING - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
一种 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 - 类在 ai.onnxruntime 中
描述一个 OnnxTensor，包括其大小、形状和元素类型。
TensorInfo.OnnxTensorType - 枚举在 ai.onnxruntime 中
ONNX 运行时支持的原生元素类型。
ThreadingOptions() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.ThreadingOptions 的构造函数
创建一个空的线程选项。
toString() - 类 ai.onnxruntime.MapInfo 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.NodeInfo 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OnnxMap 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OnnxModelMetadata 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OnnxSequence 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OnnxTensor 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OrtEpDevice 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.OrtSession 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.SequenceInfo 中的方法
 
toString() - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的方法
 
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
执行单个训练步骤，累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
执行单个训练步骤，累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Map<String, ? extends OnnxValue>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
执行单个训练步骤，累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
执行单个训练步骤，累积梯度。
trainStep(Map<String, ? extends OnnxTensorLike>, Set<String>, Map<String, ? extends OnnxValue>, OrtSession.RunOptions) - 类 ai.onnxruntime.OrtTrainingSession 中的方法
执行单个训练步骤，累积梯度。
transformShape(int[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将 int 形状转换为 long 形状。
transformShape(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
将 long 形状转换为 int 形状。
type - 类 ai.onnxruntime.TensorInfo 中的变量
此张量的 Java 类型。

U

UINT8 - ai.onnxruntime.OnnxJavaType
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
用作错误条件或哨兵的未知类型。
unregisterExecutionProviderLibrary(String) - 类 ai.onnxruntime.OrtEnvironment 中的方法
从该 OrtEnvironment 取消注册执行提供程序库。
USE_FP16 - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
启用 fp16 支持。
USE_NCHW - ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags
使用通道优先 (channels first) 格式。

V

validateShape(long[]) - 类 ai.onnxruntime.OrtUtil 中的静态方法
检查该形状是否为 Java 数组的有效形状（即
value - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的变量
枚举的原始值。
value - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType 中的变量
镜像 OrtSparseFormat 的 int 值。
value - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的变量
此类型在 C API 中的 ID 号。
value - 枚举 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags 中的变量
枚举的原始值。
value - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的变量
枚举的原始值。
value - 枚举 ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags 中的变量
枚举的原始值。
value - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的变量
原生端的 int ID。
ValueInfo - 接口在 ai.onnxruntime 中
用于描述 OnnxValue 的信息对象的接口。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.providers.NNAPIFlags 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
valueOf(String) - 枚举 ai.onnxruntime.TensorInfo.OnnxTensorType 中的静态方法
返回带有指定名称的该类型的枚举常量。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxJavaType 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxMap.OnnxMapValueType 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxSparseTensor.SparseTensorType 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OnnxValue.OnnxValueType 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtEnvironment.OrtCompiledModelCompatibility 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtException.OrtErrorCode 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtHardwareDevice.OrtHardwareDeviceType 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtLoggingLevel 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtModelCompilationOptions.OrtCompileApiFlags 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtProvider 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.ExecutionMode 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.OrtSession.SessionOptions.OptLevel 中的静态方法
返回包含该枚举类型常量的数组，按其声明顺序排列。
values() - 枚举 ai.onnxruntime.providers.CoreMLFlags 中的静态方法
返回包含该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
返回包含该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
返回包含该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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