Libonnx 项目常见问题解决方案

Libonnx 项目常见问题解决方案

libonnx A lightweight, portable pure C99 onnx inference engine for embedded devices with hardware acceleration support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libonnx

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Libonnx 是一个轻量级、可移植的纯 C99 编写的 ONNX 推理引擎，专门为嵌入式设备设计，并支持硬件加速。该项目旨在为嵌入式设备提供一个高效的神经网络推理框架，支持 ONNX 模型的加载和执行。

主要编程语言：C

2. 新手使用该项目时需要注意的三个问题及解决步骤

问题 1：如何编译和运行项目？

问题描述： 新手用户在下载项目后，不知道如何编译和运行项目。

解决步骤：

1. 确保系统中已安装了 GCC 编译器和 Make 工具。
2. 进入项目根目录，运行 make 命令来编译项目。
3. 编译完成后，可以在 libonnx 目录下找到生成的静态库和示例程序的二进制文件。
4. 根据需要运行示例程序，例如进入 libonnx/examples/hello/output 目录，运行 ./hello。

问题 2：如何加载和运行一个 ONNX 模型？

问题描述： 用户不知道如何加载一个 ONNX 模型，并进行推理。

解决步骤：

1. 使用 onnx_context_alloc_from_file 函数加载 ONNX 模型文件，例如：

   struct onnx_context_t *ctx = onnx_context_alloc_from_file("model.onnx", NULL, 0);
   

2. 使用 onnx_tensor_search 函数查找输入和输出张量：

   struct onnx_tensor_t *input = onnx_tensor_search(ctx, "input-tensor-name");
   struct onnx_tensor_t *output = onnx_tensor_search(ctx, "output-tensor-name");
   

3. 设置输入张量的数据。

4. 调用 onnx_run 函数进行推理，结果将存入输出张量：

   onnx_run(ctx);
   

5. 推理完成后，不要忘记释放 onnx_context_t：

   onnx_context_free(ctx);
   

问题 3：如何进行交叉编译？

问题描述： 用户需要在不同的硬件平台上运行项目，需要进行交叉编译。

解决步骤：

1. 确定目标平台的交叉编译工具链路径。
2. 在根目录下运行 make CROSS_COMPILE=路径/to/工具链 命令进行交叉编译。
3. 确保修改 CROSS_COMPILE 指向正确的工具链路径。

通过以上步骤，新手用户可以更好地理解和使用 Libonnx 项目，解决在编译、运行和模型加载过程中可能遇到的问题。

libonnx A lightweight, portable pure C99 onnx inference engine for embedded devices with hardware acceleration support. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/li/libonnx