Java ORT 入门

ONNX Runtime 提供 Java 绑定，用于在 JVM 上运行 ONNX 模型推理。

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支持的版本

Java 8 或更高版本

构建版本

发布工件发布到 Maven Central，可作为大多数 Java 构建工具的依赖项使用。这些工件支持一些流行平台。

Version Shield

工件 描述 支持的平台
com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime CPU Windows x64, Linux x64, macOS x64
com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime_gpu GPU (CUDA) Windows x64, Linux x64

有关本地构建的更多详细信息，请参阅Java API 开发文档。

有关共享库加载机制的自定义，请参阅高级加载说明。

API 参考

Javadoc 可在此处获取：here。

示例

示例实现位于 src/test/java/sample/ScoreMNIST.java。

编译后，示例代码需要以下参数 ScoreMNIST [path-to-mnist-model] [path-to-mnist] [scikit-learn-flag]。MNIST 预计为 libsvm 格式。如果提供了可选的 scikit-learn 标志，则模型应由 skl2onnx 生成（因此需要一个扁平的特征向量，并产生结构化输出）；否则，模型应为 PyTorch 中的 CNN（需要 [1][1][28][28] 输入，并产生概率向量）。在 testdata 中提供了两个示例模型：cnn_mnist_pytorch.onnx 和 lr_mnist_scikit.onnx。第一个是使用 PyTorch 训练的 LeNet5 风格的 CNN，第二个是使用 scikit-learn 训练的逻辑回归。

单元测试包含加载模型、检查输入/输出节点形状和类型以及构造用于评分的张量的几个示例。

入门

这是一个简单的入门教程，用于在给定输入数据的情况下，对现有 ONNX 模型运行推理。模型通常使用任何知名的训练框架进行训练并导出为 ONNX 格式。

请注意，下面提供的代码使用 Java 10 及更高版本可用的语法。Java 8 语法类似但更冗长。

要开始评分会话，首先创建 OrtEnvironment，然后使用 OrtSession 类打开一个会话，将模型的文件路径作为参数传入。

    var env = OrtEnvironment.getEnvironment();
    var session = env.createSession("model.onnx",new OrtSession.SessionOptions());

一旦创建了会话，就可以使用 OrtSession 对象的 run 方法执行查询。目前我们支持 OnnxTensor 输入，模型可以生成 OnnxTensor、OnnxSequence 或 OnnxMap 输出。后两种情况在对 scikit-learn 等框架生成的模型进行评分时更常见。

run 调用需要一个 Map<String,OnnxTensor>，其中键与模型中存储的输入节点名称匹配。这些可以通过在实例化会话上调用 session.getInputNames() 或 session.getInputInfo() 来查看。run 调用会产生一个 Result 对象，其中包含一个表示输出的 Map<String,OnnxValue>。 Result 对象是 AutoCloseable 的，可以在 try-with-resources 语句中使用，以防止引用泄漏。一旦 Result 对象关闭，其所有子 OnnxValue 也会关闭。

    OnnxTensor t1,t2;
    var inputs = Map.of("name1",t1,"name2",t2);
    try (var results = session.run(inputs)) {
        // manipulate the results
    }

您可以通过多种方式将输入数据加载到 OnnxTensor 对象中。最有效的方法是使用 java.nio.Buffer，但也可以使用多维数组。如果使用数组构造，数组不得是不规则的。

    FloatBuffer sourceData;  // assume your data is loaded into a FloatBuffer
    long[] dimensions;       // and the dimensions of the input are stored here
    var tensorFromBuffer = OnnxTensor.createTensor(env,sourceData,dimensions);

    float[][] sourceArray = new float[28][28];  // assume your data is loaded into a float array 
    var tensorFromArray = OnnxTensor.createTensor(env,sourceArray);

这是一个完整的示例程序，它在一个预训练的 MNIST 模型上运行推理。

在 GPU 或使用其他提供程序上运行 (可选)

要启用 GPU 等其他执行提供程序，只需在创建 OrtSession 时在 SessionOptions 上打开相应的标志即可。

    int gpuDeviceId = 0; // The GPU device ID to execute on
    var sessionOptions = new OrtSession.SessionOptions();
    sessionOptions.addCUDA(gpuDeviceId);
    var session = environment.createSession("model.onnx", sessionOptions);

执行提供程序按其启用顺序确定优先级。