flutter dart typedef 定义泛型

typedef ItemView<T> = Function(T t);
### 如何在 Flutter 中通过 FFI 使用 ONNX 模进行推理 为了实现在 Flutter 中使用 Foreign Function Interface (FFI) 集成并调用 ONNX 模,可以借鉴 ncnn 的实现方式[^1]。具体来说: #### 创建 Dart 和 C++ 交互环境 首先,在项目结构上创建两个主要部分:Dart 层面的应用逻辑以及原生层面对应的插件开发。 对于应用层面而言,假设有一个 `demo_onnx` 文件夹用于放置整个应用程序;而对于插件,则可以在 `plugins/onnx_runtime/` 下构建专门处理 ONNX 推理功能的部分。 #### 编写 Native Code 实现 ONNX Runtime 调用 由于 ONNX 官方提供了多种语言的支持库,因此可以选择合适的版本来编译适用于 Android 或 iOS 平台上的动态链接库(.so 或 .framework)。接着利用这些预训练好的模文件(.onnx),编写相应的 C++ 函数完成加载模、准备输入数据、执行预测等一系列操作。 ```cpp // onnx_inference.cpp 示例代码片段 #include "onnxruntime_cxx_api.h" ... Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime"); Ort::SessionOptions session_options; session_options.SetIntraOpNumThreads(1); auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault); std::unique_ptr<Ort::Session> session(env, new Ort::Session(env, model_path.c_str(), session_options)); ``` #### 构建 FFI Bridge 为了让 Dart 可以访问到上述定义的功能函数,需进一步建立两者之间的桥梁——即声明外部方法,并将其映射至实际存在的 C/C++ 方法中去。这通常涉及到头文件(`extern "C"` 声明)和对应的 `.dart` 文件中的 `ffi.DynamicLibrary()` 加载过程。 ```dart import 'package:ffi/ffi.dart'; import 'dart:ffi'; typedef OnnxRunNative = Pointer<Utf8> Function(Pointer<Float>, Int32); typedef OnnxRunDart = Pointer<Utf8> Function(Pointer<Float>, int); final DynamicLibrary nativeAddLib = Platform.isAndroid ? DynamicLibrary.open("libonnx_plugin.so") : DynamicLibrary.process(); OnnxRunDart runModel = nativeAddLib.lookup<NativeFunction<OnnxRunNative>>('run_model').asFunction(); ``` #### 封装为可重用组件 最后一步就是把所有准备工作封装起来形成易于使用的 API 给前端开发者调用了。比如可以直接返回识别结果给 UI 界面显示出来,或者提供一些配置选项让用户自定义参数设置等。
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