1.[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！码分
2.ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
[推理部署]🔥🔥🔥 全网最详细 ONNXRuntime C++/Java/Python 资料！码分
全网最详尽ONNXRuntime C++/Java/Python资料概览
近期，码分我计划整理一系列关于TNN、码分MNN、码分NCNN和ONNXRuntime的码分相册手机源码笔记，用以记录实践中的码分经验和学习成果，方便日后快速解决问题（目前已有超过个C++推理示例，码分形成了可复用的码分库）。本文档详尽收录了ONNXRuntime的码分相关资源，包括官方文档、码分C++、码分Java和Python接口，码分源码变现平台以及我在使用中的码分实用技巧。1. 官方文档和API参考
2. C++ API深度解析与案例
3. Java接口使用指南
4. Docker镜像安装与配置
5. 源代码编译与理解
6. 与ONNX Opset兼容性探讨
7. 与其他转换工具兼容性
8. Ort::Value获取值方法：At()、码分裸指针与引用
9. 源码实战案例：目标检测、人脸识别等
. 动态维度推理与高级应用
. 学习ONNXRuntime源码
. 推荐阅读与持续更新
这份内容将持续更新，欢迎关注并收藏，以便获取最新的spark分析源码模型案例和功能介绍。Markdown版本可在我的仓库获取：[仓库链接]ONNX一本通：综述&使用&源码分析（持续更新）
ONNX详解：功能概述、Python API应用与源码解析
ONNX的核心功能集中在模型定义、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持，win函数源码包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。ONNX Python API实战
场景一：构建线性回归模型，基础操作演示了API的使用。
场景二至四：包括为op添加常量参数、matlab源码公式属性以及控制流（尽管控制流在正式模型中应尽量避免）。
场景五和后续：涉及for循环和自定义算子的添加，如Cos算子，涉及算子定义、添加到算子集、Python实现等步骤。
源码分析
onnx.checker：负责模型和元素的检查，cpp代码中实现具体检查逻辑。
onnx.compose、onnx.defs、onnx.helper等：提供模型构建、算子定义和辅助函数。
onnx.numpy_helper：处理numpy数组与onnx tensor的转换。
onnx.reference：提供Python实现的op推理功能。
onnx.shape_inference：进行模型的形状推断。
onnx.version_converter：处理不同op_set_version的转换。
转换实践
ONNX支持将tf、pytorch和mindspore的模型转换为ONNX格式，同时也有ONNX到TensorRT、MNN和MS-Lite等其他格式的转换选项。总结
ONNX提供了一个统一的IR（中间表示）框架，通过Python API构建模型，支持算子定义的检查和模型的序列化。同时，它利用numpy实现基础算子，便于模型的正确性验证，并支持不同框架模型之间的转换。
