# 用 Java 进行 ONNX 推理
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，用于表示深度学习模型。通过 ONNX，开发者能够在不同的深度学习框架之间轻松移植模型。本文将探讨如何在 Java 环境中使用 ONNX 进行模型推理，并包含代码示例和图示。
## ONNX 的优势
- **跨平台**：可以在多种框架和环境中使用，如 TensorFlow
在机器学习领域中，ONNX（开放神经网络交换）作为一个开放格式，越来越多的开发者开始将其集成到Java应用程序中，以实现高效的推理能力。本文将深入探讨如何在Java中进行ONNX推理，包括协议背景、数据抓包、报文结构和交互过程等多个方面，展示一个全面的技术解析。
## 协议背景
ONNX的背后是一个快速发展的生态系统。ONNX由Facebook和微软等公司于2017年推出，旨在推动跨框架模型互
# 使用Java进行ONNX模型的部署与推理
在人工智能和机器学习的快速发展中，ONNX（开放神经网络交换）作为一种通用模型格式，已经被广泛用于不同深度学习框架之间的互操作性。在本篇文章中，我们将逐步了解如何在Java中实现ONNX模型的部署与推理。我们将分为几个步骤进行讲解。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
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下列面试题都是在网上收集的，本人抱着学习的态度找了下参考答案，有不足的地方还请指正。1、面向对象的特征有哪些方面？抽象：将同类对象的共同特征提取出来构造类。继承：基于基类创建新类。封装：将数据隐藏起来，对数据的访问只能通过特定接口。多态性：不同子类型对象对相同消息作出不同响应。2、访问修饰符public,private,protected,以及不写（默认）时的区别？protected 当前类，同包
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2023-10-22 11:04:39
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（1）jna是对jni的封装，让java使用者能更好的使用本地的动态库（2）使用jna需要下载jna的jar包，该jar包就是对jni的封装，所以在调用效率上来讲，jna是要比jni低一点的，不过对于大多数项目来说，没有很直观的体现。（3）将jar包添加到项目中后，写一个接口类，用来和动态库建立联系，并声明动态库中的方法，具体的代码如下： package com.wxyz.lib_to_java
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2023-11-06 15:00:20
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【代码】onnx多核推理。
原创
2023-05-18 17:17:02
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（public）mask-rcnn学习笔记 （网络结构理解-数据集制作-源码调试 ）一、网络结构理解二、数据集制作1、labelme/VIA(VGG Image Annotator)三、源码调试1、网络训练（1）、训练源码（2）、测试（3）、计算mAP四、其他1、vim （网络结构理解-数据集制作-源码调试 ）) 一、网络结构理解Mask-RCNN[24]是由 He K 在 2018 年提出
以下的内容必须自己先进行推导1.判断下列逻辑语句的True,False.1）1 > 1 or 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 True
2）not 2 > 1 and 3 < 4 or 4 > 5 and 2 > 1 and 9 > 8 or 7 < 6 False
Python推导式讲解Python 推导式是一种独特的数据处理方式，可以从一个数据序列构建另一个新的数据序列的结构体。 Python 支持各种数据结构的推导式：列表(list)推导式、字典(dict)推导式、集合(set)推导式、元组(tuple)推导式。1. list推导式(1) 语法格式[a]. 常规的形式：[表达式 for 变量 in 序列]。[b]. 加if条件的形式：[表达式 for 变
onnx推理模型
原创
2023-05-18 17:17:49
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背景本文紧接之前的一篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取，继续介绍如何用ONNX+ONNXRuntime来加速BERT模型推理。如果看过之前的那篇文章如何用ONNX加速BERT特征抽取的童鞋估计还记得文中留了一个疑问：为何优化过的ONNX模型与未优化的ONNX性能相近？说好的优化，说好地提速呢？与预期不符~经热心网友冠达提醒优化的ONNX模型运行时要开启OpenMP（如果没有安装，用apt-g
如果C语言功底较深 可以发出更多 拷问灵魂深处的问题； 不是所有问题 这里都提供答案；这里提供的答案 也有可能有错或很片面；对于非超级熟手，这些问题可以只是线索，答案自己去搜 去试 去扩充 这里的问题 也不全是python的 也有些计算机基础的。 大部分都是网上摘的或书上的，按个人想法汇总了一下，不是纯原创。 part1:python中的变量是什么？ 变量有类型吗？ a
一、QuerySet可切片使用Python 的切片语法来限制查询集记录的数目 。它等同于SQL 的LIMIT 和OFFSETEntry.objects.all()[:5] # (LIMIT 5)不支持负的索引（例如Entry.objects.all()[-1]）。通常，查询集 的切片返回一个新的查询集可迭代articleList=models.Article
onnx模型推理(python)以下ONNX一个检测模型的推理过程,其他模型稍微修改即可# -*-coding: utf-8 -*-import os,
原创
2022-08-24 16:43:09
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获得列表联合的最快方式 - Python(Fastest way to get union of lists - Python)有一个C ++比较来从列表列表中获得列表的联合： 找到联合集合的最快方法还有其他几个与python相关的问题，但没有一个提出将列表组合的最快方法：从答案中，我了解到至少有两种方法可以做到这一点：>>> from itertools import chai
ONNXRuntime是微软推出的一款推理框架，用户可以非常便利的用其运行一个onnx模型。ONNXRuntime支持多种运行后端包括CPU，GPU，TensorRT，DML等。可以说ONNXRuntime是对ONNX模型最原生的支持。虽然大家用ONNX时更多的是作为一个中间表示，从pytorch转到onnx后直接喂到TensorRT或MNN等各种后端框架，但这并不能否认ONNXRuntime是一
因为本人能力提升的需要，写一些python的学习体会和练习题，同时也写给小0酱学习辅助使用第一次就写些简单的，先来两道PAT乙级基础题，给小0酱练练手。先给出之前写过的C++代码供小0酱参考，之后再给出自己写的python代码，PAT乙级都比较基础，为了能令其尽快熟悉基本语法而设。B1001给定的任一不超过 1000 的正整数 n，如果它是偶数，那么把它砍掉一半；如果它是奇数，那么把&n
1、Tensorhttps://pytorch.org/docs/stable/tensors.htmlTensor其实就是一个高维度的矩阵或是type:shape:how to construct a tensor？ Operators: 2、Numpyhttps://github.com/wkentaro/pyto
0、前言python基础语法中有讲解有关存储数据的列表对象，但是其无法直接参与数值运算（虽然可以使用加法和乘法，但分别代表列表元素的增加和重复）。 本文将介绍另一种非常有用的数据结构，那就是数组，通过数组可以实现各种常见的数学运算，而且基于数组的运算，也是非常高效的。 本章的重点是讲解有关Python数值运算的numpy模块，通过numpy模块的学习，你将掌握如下几方面的内容，进而为后面的统计运算
什么是JMM模型 Java内存模型(Java Memory Model简称JMM)是一种抽象的概念，并不真实存在，它描 述的是一组规则或规范，通过这组规范定义了程序中各个变量（包括实例字段，静态字段和构 成数组对象的元素）的访问方式。JVM运行程序的实体是线程，而每个线程创建时JVM都会为 其创建一个工作内存(有些地方称为栈空间)，用于存储线程私有的数据，而Java内存模型中规 定所有变量都存储在
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2024-09-04 18:37:10
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