在Android中使用OnnxRuntime,可以通过以下步骤:
- 在Android项目中添加OnnxRuntime库的依赖,可以通过gradle添加依赖:
implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime:1.9.0'
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将ONNX模型文件(.onnx)放置在Android项目的assets文件夹中。
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在Android应用中加载ONNX模型文件并使用OnnxRuntime进行推理。以下是一个简单的示例代码:
import android.content.res.AssetManager; import org.onnxruntime.OrtEnvironment; import org.onnxruntime.OrtException; import org.onnxruntime.OrtSession; import org.onnxruntime.TensorInfo; import org.onnxruntime.OnnxTensor; import org.onnxruntime.OrtSession.Result; public class OnnxRuntimeExample { private OrtEnvironment env; private OrtSession session; public OnnxRuntimeExample(AssetManager assetManager) throws OrtException { env = OrtEnvironment.getEnvironment(); session = env.createSession(assetManager.open("model.onnx")); } public float[] predict(float[] input) throws OrtException { TensorInfo inputInfo = session.getInputInfo(0); OnnxTensor inputTensor = OnnxTensor.createTensor(env, input, inputInfo); Result result = session.run(inputTensor); float[] output = result.getTensor(0).toFloatArray(); return output; } }
- 在Android应用中调用OnnxRuntime进行推理,传入输入数据并获取输出结果:
AssetManager assetManager = getAssets(); OnnxRuntimeExample example = new OnnxRuntimeExample(assetManager); float[] input = {1.0f, 2.0f, 3.0f}; float[] output = example.predict(input);
这样就可以在Android应用中使用OnnxRuntime进行推理操作。需要注意的是,OnnxRuntime目前仅支持一些特定的硬件和操作系统,如x86和ARM架构的Android设备。