onnxruntime部署系统实例

<think>好的，用户想了解如何在系统中部署ONNX Runtime的实例教程。首先，我需要整理现有的引用资料，看看有哪些相关资源。引用1提到了C++的部署教程，引用2是关于C#部署YOLOv11实例分割模型的，引用3是C#的winform应用低光增强算法。用户可能对具体的部署步骤和环境搭建感兴趣。 接下来，要确保回答结构清晰，分步骤说明。可能需要包括环境准备、模型转换、代码实现、部署步骤等。同时，用户提到的实例教程，可能需要结合具体的例子，比如实例分割或者图像增强，这样更具体。 需要检查是否有遗漏的步骤，例如数据预处理和后处理，这在模型部署中很重要。另外，不同编程语言（C++和C#）的部署可能有差异，需要分别说明。还要注意引用对应的资料，比如C++部署参考引用1，C#的例子参考引用2和3。 用户可能对实际应用中的常见问题也感兴趣，比如性能优化或错误处理，但问题主要集中在实例教程上，所以保持重点。最后，生成的相关问题要围绕部署的扩展，比如多平台支持或性能优化，帮助用户进一步探索。</think>### ONNX Runtime系统部署实例教程 ### 一、环境准备与安装 1. **ONNX Runtime安装** 根据开发语言选择对应的包： ```bash # Python环境 pip install onnxruntime # CPU版本 pip install onnxruntime-gpu # GPU版本 # C++环境需下载预编译库（官网提供Windows/Linux版本） # C#环境通过NuGet安装： Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime ``` 2. **模型转换** 若使用PyTorch训练模型，需先转换为ONNX格式[^1]： ```python import torch model = torch.load("model.pth") dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", opset_version=11) ``` --- ### 二、C#实例分割模型部署（以YOLOv11为例）[^2] 1. **模型加载** ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; var session = new InferenceSession("yolov11-seg.onnx"); ``` 2. **数据预处理** 输入图像需转换为Tensor并归一化： ```csharp var tensor = image.ConvertToFloatTensor() .Resize(640, 640) .Normalize(0.0f, 255.0f); ``` 3. **推理执行** ```csharp var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", tensor) }; using var results = session.Run(inputs); ``` 4. **后处理** 解析输出获取掩膜和边界框： ```csharp var masks = results.First().AsTensor<float>(); var boxes = ParseBoxes(results[1]); ``` --- ### 三、C++图像增强部署（低光增强案例）[^3] 1. **CMake配置** ```cmake find_package(ONNXRuntime REQUIRED) target_link_libraries(your_project PRIVATE onnxruntime) ``` 2. **推理核心代码** ```cpp Ort::Session session(env, "LYT-Net.onnx", session_options); Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU); ``` 3. **OpenCV集成** 使用OpenCV进行图像读写与格式转换： ```cpp cv::Mat input = cv::imread("low_light.jpg"); cv::cvtColor(input, input, cv::COLOR_BGR2RGB); ``` --- ### 四、部署验证 1. **性能测试** 使用`InferenceSession.Profiler`（C#）或`Ort::Session::RunWithProfiling`（C++）获取推理耗时。 2. **跨平台测试** ONNX Runtime支持Windows/Linux/Android/iOS，需测试不同设备的兼容性。 ---