简介：本文介绍了针对32位ARM架构Linux系统的ONNX Runtime 1.8.1版本Python Wheel包的特性及其安装方法。ONNX Runtime是用于执行已训练好的机器学习模型的高性能运行时环境，支持多种框架导出的ONNX模型。该 .whl 包简化了Python库的安装流程，用户无需编译即可通过pip快速安装。安装指南包括解压ZIP文件、使用pip安装 .whl 包，并提供了使用ONNX Runtime执行模型的详细步骤。 
1. ONNX Runtime 1.8.1版本特性
ONNX Runtime 1.8.1版本标志着人工智能计算领域的一个重要进展，它不仅优化了性能，还新增了一系列的功能以提升开发者的效率和模型的可部署性。作为一款开源的机器学习推理引擎，ONNX Runtime支持从研究到生产的完整生命周期，这得益于其对ONNX（Open Neural Network Exchange）模型格式的原生支持，确保了模型在不同框架间能够无缝迁移和高效执行。
1.1 性能优化亮点
在性能方面，1.8.1版本做了显著的改进，如通过优化内核、减少内存占用和提升并行计算能力，以实现更快的推理速度。特别地，对于大型模型和复杂应用场景，性能的提升尤为明显。
1.2 新增功能介绍
本版本还引入了若干新功能和改进，包括但不限于对新硬件的支持（如GPU加速）、对新模型优化算法的集成，以及对已有API的增强，这些都将有助于开发者构建更高效、更智能的应用程序。
1.3 兼容性与稳定性
在保持性能和功能进步的同时，ONNX Runtime 1.8.1也非常注重兼容性和稳定性。它为开发者提供了一个更稳定的环境，能够与更多的系统和库协同工作，从而为各种场景的应用提供更加可靠的保障。
ONNX Runtime的这些特性共同构成了一个强大的生态系统，使得开发者能够更加专注于模型的创新，而不必担心后端推理引擎的性能问题。随着本章对版本特性的解读，我们将继续深入了解ONNX Runtime如何使AI应用更加智能化和高效化。
2. 支持的Python版本和系统架构
2.1 Python版本兼容性分析
2.1.1 Python 3.7的支持细节
自ONNX Runtime 1.8.1版本起，官方对Python 3.7版本的支持已经非常成熟。安装与使用过程中，开发者可以确保该版本的ONNX Runtime能够与Python 3.7无缝兼容。为了提供稳定的体验，官方推荐开发者使用Python 3.7及以上版本，因为这些版本包含了语言上的一些改进和安全更新，能更好地与ONNX Runtime的内部机制协同工作。
在实际应用中，确保Python环境已经通过如下命令安装：
python -m venv env
source env/bin/activate # 对于Unix或MacOS用户
env\Scripts\activate # 对于Windows用户
pip install --upgrade pip
然后，通过pip安装ONNX Runtime：
pip install onnxruntime
完成安装后，可以通过检查Python和ONNX Runtime版本来确认安装成功：
import sys
import onnxruntime
print(sys.version)
print(onnxruntime.__version__)
如果看到Python 3.7.x和onnxruntime 1.8.1的输出，那么恭喜您，Python 3.7的兼容性测试已经通过。
2.1.2 不同Python版本的性能对比
为了评估不同Python版本对于ONNX Runtime性能的影响，进行了相关的基准测试。基准测试结果显示，在执行推理任务时，Python 3.7和Python 3.8之间的性能差异非常小，几乎可以忽略不计。但Python 3.9在某些场景下可能会遇到性能瓶颈，具体原因还需要深入分析Python 3.9的内部变更。
以下为简单的Python版本性能测试示例：
import time
import onnxruntime
def benchmark_model(model_path):
# 加载模型
session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_shape = session.get_inputs()[0].shape
# 创建随机输入数据
input_data = np.random.random_sample(input_shape).astype(np.float32)
# 开始计时
start_time = time.time()
for _ in range(100): # 运行100次推理以获得平均时间
_ = session.run(None, {input_name: input_data})
end_time = time.time()
# 计算推理所需的平均时间
latency = (end_time - start_time) / 100
print(f"平均推理延迟：{latency:.6f} 秒")
benchmark_model("model.onnx")
从基准测试结果来看，在多数情况下，不同Python版本对ONNX Runtime的性能影响不大，开发者可以根据自己的需求和喜好选择合适的Python版本。
2.2 系统架构适配性探讨
2.2.1 ARMv7架构的支持情况
ONNX Runtime对于ARMv7架构的支持是通过引入ARM优化的计算核来实现的，这一点对于移动设备和嵌入式设备的开发者而言尤为重要。ARMv7架构的设备可以通过安装特定版本的ONNX Runtime来获得高效的推理性能。
在安装之前，请确保您的ARMv7设备已经准备好了所有必要的依赖项，例如，g++和Python。以下是在ARMv7架构上安装ONNX Runtime的示例：
pip install onnxruntime==1.8.1
如果在安装过程中遇到任何问题，请参考官方文档或查看社区反馈，以获取更多关于ARMv7架构安装的详细信息。
2.2.2 其他架构的适配情况
除了ARMv7架构外，ONNX Runtime还支持其他多种架构，包括但不限于x86_64、x86、ARM64（ARMv8）等。这些架构的适配性测试在软件的持续集成过程中不断进行，以确保跨平台的稳定性和高效性。
通过以下命令可以列出所有支持的架构：
pip install onnxruntime wheel && python -c "import onnxruntime; print(onnxruntime.get_available_providers())"
此命令不仅可以确认当前安装的ONNX Runtime版本支持的后端，而且还可以检测系统是否满足运行ONNX Runtime所需的依赖条件。如果发现有不支持的架构，建议查看ONNX Runtime的官方文档，寻找可能存在的特定安装指令或补丁。
本章节介绍了ONNX Runtime对不同Python版本及系统架构的支持情况，包括了兼容性细节和性能对比，旨在帮助开发者在不同的环境和需求下选择合适的ONNX Runtime配置。接下来的章节将关注ONNX Runtime的安装介质，包括Wheel包和ZIP文件格式，它们是安装ONNX Runtime的重要组成部分。
3. Wheel包及ZIP文件格式说明
3.1 Wheel包的优势和应用场景
Wheel包是一种Python的分发格式，提供了一种比传统的源代码包或 .egg 格式更快的安装方式。它包含了包的二进制文件和一些元数据，并且通常比同等的源码分发包要小。Wheel包通过预编译二进制代码，可以大幅提高安装效率，并且减少了对系统环境的依赖。
3.1.1 Wheel包的快速安装优势
Wheel包的优势在于它的安装速度和安装过程的简化。在传统的源码包安装过程中，系统需要编译整个包，这包括下载所有依赖、编译这些依赖以及构建安装包的代码。这一过程耗时且容易因为环境配置的不同而产生问题。相比之下，wheel包因为是预编译的，可以在安装时直接复制到相应位置，省去了编译过程。
例如，一个大型的依赖包，如TensorFlow，如果使用源码安装可能需要几十分钟甚至更长时间，而使用wheel包安装，这个过程可能缩短到几分钟之内。
3.1.2 Wheel包的兼容性问题分析
虽然wheel包提供了快速安装的优势，但是也存在一些兼容性问题。例如，wheel包是针对特定的Python版本和系统架构编译的，这就意味着不能跨版本或跨平台使用。如果安装环境与wheel包的构建环境不匹配，可能会遇到无法导入模块等问题。
一个具体的例子是，如果开发环境的Python版本是3.7，而安装的wheel包是为Python 3.6编译的，那么安装过程中可能会出现错误。因此，在使用wheel包时，需要确保下载的包与当前环境兼容。
3.2 ZIP文件的使用和管理
ZIP是一种广泛使用的压缩文件格式，它通过压缩算法减少文件的大小，便于文件传输和存储。ZIP格式在Python社区中也是常用的文件打包和分发方式。
3.2.1 ZIP格式的基本介绍
ZIP文件是通过压缩算法对文件或文件夹进行压缩，以减小文件大小的容器格式。与传统的文件夹相比，ZIP文件可以节省磁盘空间，加快文件的网络传输速度，并且可以通过密码加密保护数据的隐私安全。
ZIP文件的一个显著优点是跨平台性，几乎所有的操作系统都支持ZIP格式，包括Windows、Linux和macOS。这使得ZIP文件成为一种非常便捷的分发和存储文件的手段。
3.2.2 ZIP文件的压缩与解压技巧
压缩ZIP文件通常使用 zip 命令或第三方工具，例如7-Zip或WinRAR。在命令行中，可以使用如下命令进行压缩：
zip -r mypackage.zip mypackage/
这个命令会将 mypackage 文件夹及其子文件夹和文件压缩成一个名为 mypackage.zip 的压缩文件。参数 -r 表示递归地处理文件夹。
解压ZIP文件则使用 unzip 命令：
unzip mypackage.zip
此外，Python标准库中的 zipfile 模块也可以用来处理ZIP文件。例如，列出ZIP文件中的内容可以使用如下代码：
import zipfile
with zipfile.ZipFile('mypackage.zip', 'r') as zip_ref:
zip_ref.printdir()
以上代码段展示了如何使用Python代码打印出ZIP文件内部的目录结构。这对于检查ZIP文件内容非常有用，特别是在处理大型文件或自动化脚本时。
总结来说，Wheel包和ZIP文件各有优势和应用场景。Wheel包能够提供快速的安装过程，但需要确保与环境的兼容性。而ZIP文件作为通用的压缩格式，方便文件的存储和传输。在使用这两种格式时，需要根据实际的使用需求和环境条件选择适合的格式。
4. ONNX Runtime支持的框架和模型格式
4.1 深度学习框架的兼容性
4.1.1 支持的主要深度学习框架
ONNX Runtime是为运行转换为ONNX (Open Neural Network Exchange) 格式的模型而设计的高性能推理引擎。它支持多种深度学习框架，包括但不限于以下几种：
- PyTorch ：PyTorch是广泛使用的深度学习框架之一，因其易于使用和动态计算图而受到研究人员的喜爱。ONNX Runtime支持PyTorch模型，使得用户能够在PyTorch之外的环境中部署和加速他们的模型。
- TensorFlow ：TensorFlow是另一个流行的深度学习框架，由谷歌开发。支持TensorFlow模型是ONNX Runtime的一个关键特性，使得TensorFlow模型能够在不同的环境中高效运行。
- Keras ：Keras提供了一个高级API，用于在TensorFlow、Theano和CNTK之上快速构建和训练深度学习模型。ONNX Runtime可以用于执行转换成ONNX格式的Keras模型。
- ONNX原生模型 ：除了将其他框架的模型转换为ONNX格式外，ONNX Runtime还支持直接从ONNX规范定义的原生模型，这些模型完全基于ONNX操作符集。
4.1.2 框架兼容性的细节和注意事项
尽管ONNX Runtime提供了对多种框架的支持，但在实际使用过程中，仍需注意以下几点以确保兼容性和性能：
- 模型转换 ：在使用ONNX Runtime之前，用户需要确保模型已被正确转换为ONNX格式。这一步骤通常涉及框架特定的转换工具，如
torch.onnx用于PyTorch模型，或tf2onnx用于TensorFlow模型。转换过程中可能会遇到不兼容的操作或数据类型，需要特别处理。 - ONNX版本 ：ONNX Runtime版本和ONNX模型规范的版本应该匹配。例如，ONNX Runtime 1.8.1可能与某些基于最新ONNX规范的模型不兼容。在转换模型时，选择与ONNX Runtime兼容的ONNX版本至关重要。
- 后端选择 ：ONNX Runtime支持多种后端，以适应不同的硬件和需求。例如，CPU、GPU、MLAS (Microsoft Linear Algebra Subprograms) 或TensorRT等。选择合适的后端可以进一步优化模型的性能。
- 自定义操作符 ：一些深度学习框架可能包含非标准操作符，这些操作符在转换为ONNX格式时可能会引发问题。对于这种情况，需要手动定义这些操作符的ONNX表示形式或者寻找现有的社区提供的转换方法。
- 运行时优化 ：ONNX Runtime提供了多种优化选项，如静态图优化、内存分配优化等。适当配置这些优化选项可以提高推理速度和效率。
- 硬件兼容性 ：在使用ONNX Runtime时，用户需要确保目标硬件与所选后端兼容。一些后端可能仅限于特定的CPU架构或GPU型号。
4.2 模型格式的转换与加载
4.2.1 ONNX模型的转换流程
将深度学习模型转换为ONNX格式是利用ONNX Runtime进行推理的第一步。以下是转换模型到ONNX格式的一般步骤：
- 准备模型 ：首先确保你的模型是用支持的深度学习框架训练的，并且可以在该框架中加载和运行。
- 安装转换工具 ：根据你的框架选择合适的转换工具。例如，对于PyTorch模型，可以使用
torch.onnx库；对于TensorFlow模型，可以使用tf2onnx工具。 - 执行转换 ：使用安装的工具将模型导出为ONNX格式。这通常涉及到调用一个API函数或执行一条命令行指令，该指令包含模型参数和其他转换选项。
- 验证转换 ：转换完成后，验证ONNX模型是否与原始模型等效。可以使用ONNX Runtime加载ONNX模型，并使用少量测试数据进行推理以检查输出是否一致。
示例代码块展示了如何使用 torch.onnx.export 函数将PyTorch模型转换为ONNX格式：
import torch
import torchvision
# 加载一个预训练的模型和示例输入数据
model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(10, 3, 224, 224)
# 设置导出的模型的元数据
input_names = ["input"]
output_names = ["output"]
# 调用export函数导出模型
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx", verbose=True, input_names=input_names, output_names=output_names)
# 检查ONNX模型
import onnx
model_onnx = onnx.load("model.onnx")
onnx.checker.check_model(model_onnx)
print("Model has been checked successfully")
在上述代码中，我们首先导入了必要的库，并加载了AlexNet模型。然后，我们创建了一个随机输入张量，将模型及其输入导出为ONNX格式，并保存为 model.onnx 文件。最后，我们使用ONNX的加载器和检查器对生成的ONNX模型进行验证。
4.2.2 加载ONNX模型的实践技巧
加载ONNX模型后，要进行有效的推理，还需掌握一些关键实践技巧：
- 理解模型结构 ：在进行推理之前，应该使用像Netron这样的可视化工具来理解模型的结构。这有助于识别可能的输入和输出节点以及模型的任何特殊要求。
- 优化模型 ：ONNX Runtime提供了内置的优化器，可以提高模型在特定硬件上的推理性能。通过指定优化选项来运行模型，可以进一步提升性能。
- 内存管理 ：在处理大型模型时，可能会遇到内存问题。ONNX Runtime提供了几个选项来控制内存的使用，比如动态分配和静态分配的内存模式。
- 多线程推理 ：ONNX Runtime支持多线程执行，可以显著提高性能。用户应该根据模型的大小和机器的硬件能力调整线程数量，以找到最佳的执行策略。
- 错误处理和调试 ：如果推理过程中出现错误，应该参考ONNX Runtime文档和错误消息来定位问题。使用调试工具来跟踪执行流程并检查中间输出可以有助于问题解决。
在实际使用中，加载ONNX模型的Python代码可以非常简单，如下所示：
import onnxruntime as ort
# 加载ONNX模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 创建输入和输出的名称，这里假定模型有两个输入和一个输出
input_name = session.get_inputs()[0].name
output_name = session.get_outputs()[0].name
# 准备输入数据
input_data = np.random.random_sample((1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)
# 执行推理
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})
# 输出推理结果
print(output_data[0])
在这段代码中，我们首先导入了ONNX Runtime库，并创建了一个 InferenceSession 对象来加载模型。然后，我们获取输入和输出节点的名称，并准备了一个随机生成的输入张量。之后，我们使用 session.run() 方法执行推理，并打印出结果。在运行这段代码之前，需要确保有一个有效的ONNX模型文件 model.onnx 在当前工作目录中。
5. 安装ONNX Runtime的系统和环境要求
5.1 系统要求分析
5.1.1 支持的操作系统类型
ONNX Runtime 1.8.1版本在设计时就考虑到了跨平台的需求，因此它支持多种操作系统。主要包括但不限于Windows、Linux和macOS。针对不同操作系统，ONNX Runtime提供了一系列特定版本的安装包，以确保在各种环境下都能达到最佳的性能和兼容性。考虑到不同平台之间可能存在的差异，开发者在准备安装环境时应首先确认自己的操作系统是否为支持之列。例如，Windows用户可能更倾向于使用预编译的二进制安装包，而Linux用户则可能需要从源代码编译或者使用兼容的发行版仓库。
在实际操作之前，开发者可以通过访问ONNX Runtime的官方文档了解对应版本支持的具体操作系统范围，以及在特定操作系统上可能需要的特殊配置。例如，某些特定版本的Linux系统可能需要安装额外的系统库或工具链来支持ONNX Runtime的构建。
5.1.2 系统依赖库和环境变量配置
为了确保ONNX Runtime能够顺利安装和运行，必须确保系统上安装了所有必需的依赖库。这不仅包括常见的构建工具如make、gcc等，还包括一些特定的系统库，例如OpenMP。某些依赖项是必需的，如果缺少这些依赖项，安装过程可能会失败或导致运行时错误。
在安装ONNX Runtime之前，开发者需要确保环境变量配置正确。环境变量配置的正确性对于依赖关系的解析、路径搜索、库链接等过程至关重要。例如，在Linux系统中， LD_LIBRARY_PATH 环境变量用于指定运行时查找动态链接库的路径。而 PATH 环境变量则用于确保在命令行中可以顺利调用ONNX Runtime的可执行文件。
不同的操作系统和环境对于配置环境变量的方法也不尽相同。开发者可以查阅各自操作系统的官方文档，了解如何设置或修改环境变量。在某些情况下，为了方便，开发者可能会选择将其添加到自己的shell配置文件中，如 .bashrc 或 .zshrc 。
5.2 环境准备与配置指南
5.2.1 Python环境的搭建
安装ONNX Runtime之前，必须先搭建合适的Python环境。Python环境的搭建方式取决于用户的操作系统和习惯。对于Windows用户，可以通过Python官网下载安装器直接安装。对于Linux和macOS用户，他们可以通过系统的包管理器如apt或brew快速安装Python。
开发者还需要考虑Python的版本问题，因为ONNX Runtime对不同版本的Python支持程度可能有所不同。以Python 3.6、3.7、3.8等版本为例，尽管大多数Python版本都能在一定程度上支持ONNX Runtime，但为了获得最佳的兼容性和性能，建议用户使用官方文档中推荐的版本。一旦确定了要使用的Python版本，开发者需要配置相应的环境，确保能够正确地安装和使用ONNX Runtime。
为了管理和隔离不同的Python环境，还可以使用虚拟环境工具如 venv 或 conda 。这样，开发者可以为ONNX Runtime创建一个独立的环境，避免与其他项目产生依赖冲突。创建虚拟环境的步骤通常包括选择合适的环境目录、创建环境以及激活环境。
5.2.2 必要的依赖包安装步骤
在Python环境中安装ONNX Runtime之前，还需安装一些必要的依赖包。这些依赖包包括但不限于numpy、six等。开发者可以通过Python包管理工具pip来安装这些依赖包。使用pip安装依赖包的一般步骤如下：
- 打开命令行工具。
- 运行
pip install <dependency_name>命令，例如pip install numpy。
对于ONNX Runtime，可能还需要安装一些额外的依赖包，具体的依赖包列表可以在ONNX Runtime的官方文档中找到。开发者应确保所有依赖包都从可信的源安装，以防潜在的安全风险。在某些情况下，由于网络问题或网络策略限制，可能需要配置pip的源来指定使用的镜像。
安装依赖包的步骤需要非常小心执行，任何小错误都可能导致ONNX Runtime安装过程中出现问题。安装过程中，开发者应留意任何可能出现的错误提示，并根据提示进行相应的错误处理。
为了保持环境的干净和避免未来的依赖冲突，开发者可以考虑在一个隔离的环境中安装和运行ONNX Runtime。例如，可以创建一个独立的Python虚拟环境，并在该环境中安装所需的依赖包。使用虚拟环境的另一个好处是，可以在不影响全局Python环境的情况下卸载和重新安装包，这为开发者提供了极大的灵活性。
6. pip安装命令及其使用方法
6.1 pip命令的安装与升级
6.1.1 pip的基本使用方法
pip是一个Python包管理器，它用于安装和管理Python包。随着Python社区的不断发展壮大，pip已经成为安装第三方包的事实上的标准工具。以下是一些pip的基本使用方法：
-
安装包：通过pip安装Python包是最常见的操作，如安装名为
example的包，可以使用以下命令：pip install example -
升级包：如果需要升级已安装的包，可以使用
--upgrade（或简写-U）选项：pip install --upgrade example -
列出已安装的包：使用
list命令可以查看所有已安装的包及其版本：pip list -
搜索包：可以在Python Package Index (PyPI) 中搜索包：
pip search example -
查看包的详细信息：使用
show命令可以查看包的详细信息：pip show example -
卸载包：卸载已安装的包可以通过以下命令：
pip uninstall example
6.1.2 针对ONNX Runtime的pip安装示例
由于ONNX Runtime的安装与使用对Python版本和系统架构有特定的要求，因此在安装时需要特别注意。以下是一个针对ONNX Runtime的pip安装示例：
-
首先确认Python版本与系统架构，确保满足ONNX Runtime的安装要求。如果不确定系统架构，可以使用以下命令查看：
bash uname -m通常，Linux系统会返回x86_64（64位）或aarch64（ARM64）。 -
使用pip安装ONNX Runtime的命令如下：
bash pip install onnxruntime如果是Windows系统，可能需要指定为--platform，如：bash pip install onnxruntime --platform manylinux2010_x86_64 -
确认安装成功后，可以在Python环境中导入ONNX Runtime来测试：
python import onnxruntime print(onnxruntime.__version__)这将打印当前安装的ONNX Runtime版本号，验证安装是否成功。
6.2 安装过程中的常见问题及解决方案
6.2.1 安装时可能出现的错误分析
在使用pip安装ONNX Runtime时可能会遇到多种错误，下面列举一些常见的错误并分析其原因：
-
版本兼容性问题 ：ONNX Runtime有特定的Python版本要求，如果系统中安装的Python版本与要求不符，会出现错误提示。
-
依赖缺失 ：ONNX Runtime依赖于多个其他包，如果这些依赖没有正确安装或缺失，会导致安装失败。
-
权限问题 ：在某些系统中，pip安装时需要管理员权限，否则可能会因为权限问题导致安装失败。
-
平台不支持 ：如果pip尝试安装的ONNX Runtime版本不支持当前系统架构，也会出现错误提示。
6.2.2 错误处理及解决策略
针对上述问题，可以采取以下解决策略：
-
版本兼容性问题解决 ：检查当前Python版本是否符合ONNX Runtime的要求。如果不符合，可以考虑安装其他版本的Python或使用虚拟环境隔离。
-
依赖缺失解决 ：确保所有必需的依赖库都已正确安装。可以使用以下命令查看缺失的依赖：
bash pip show onnxruntime并手动安装缺失的依赖。 -
权限问题解决 ：如果是权限问题导致安装失败，可以使用sudo命令（在Linux系统中）或以管理员身份运行命令提示符（在Windows系统中）。
-
平台不支持解决 ：确认系统架构是否被ONNX Runtime支持。如果不支持，需要使用支持的系统或者等待官方发布对应架构的支持。
通过上述步骤，可以有效解决大多数在安装ONNX Runtime时遇到的问题，并确保其顺利运行在目标系统上。
7. ONNX Runtime的异步和同步推理功能
7.1 同步推理的原理与应用
7.1.1 同步推理的基本概念
同步推理是指在模型推理过程中，计算和IO操作都是顺序进行的，即当一个推理请求被发起时，该请求会阻塞当前线程直到推理完成，并返回结果。在ONNX Runtime中，同步推理是最基础的推理模式，适合于对实时性要求不高的场景。理解其基本原理对于开发者来说至关重要，因为它直接影响到应用程序的响应时间和性能。
7.1.2 同步推理的性能评估
为了评估同步推理的性能，我们需要关注两个主要的指标：延迟和吞吐量。延迟是指单个推理操作完成所需的时间，而吞吐量是指单位时间内可以处理的推理请求数量。性能评估往往需要在特定硬件配置下进行，以确保结果的准确性和可重复性。
7.2 异步推理的实现与优势
7.2.1 异步推理的工作流程
异步推理允许同时进行多个推理操作，而不会阻塞主程序的其他部分。在ONNX Runtime中，异步推理是通过在一个单独的线程或线程池中处理推理请求来实现的。请求提交后，程序可以继续执行其他任务，一旦推理完成，异步调用的结果会被通知给主程序。这样的设计能够显著提高应用程序的响应速度和吞吐量。
7.2.2 异步推理在实际应用中的优势
异步推理的主要优势在于能够充分利用系统资源，避免因单个推理操作的延迟而导致的计算资源闲置。特别是在处理大量并发请求的场景下，如实时语音识别、视频流分析等应用中，异步推理能够提供更好的用户体验和更高的资源利用率。
下面是使用ONNX Runtime进行异步推理的一个简单代码示例：
import onnxruntime
import numpy as np
# 创建一个异步推理会话
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
providers = ('TensorrtExecutionProvider', 'CUDAExecutionProvider', 'CPUExecutionProvider')
session.set_providers(providers)
# 异步执行推理
def run_inference(input_data):
future = session.run(None, {'input': input_data})
# 可以同时进行其他计算操作
# ...
# 等待推理结果
return future.get()
# 测试数据
input_data = np.random.rand(1, 1024).astype(np.float32)
# 运行异步推理
result = run_inference(input_data)
在上述代码中， run_inference 函数模拟了一个异步推理过程。函数首先提交推理请求，然后继续执行其他操作，最后通过 future.get() 方法等待并获取推理结果。
异步推理在多用户、高并发的系统中可以显著提高系统效率，避免在推理请求处理时阻塞其他用户操作，从而提升用户体验。
简介：本文介绍了针对32位ARM架构Linux系统的ONNX Runtime 1.8.1版本Python Wheel包的特性及其安装方法。ONNX Runtime是用于执行已训练好的机器学习模型的高性能运行时环境，支持多种框架导出的ONNX模型。该 .whl 包简化了Python库的安装流程，用户无需编译即可通过pip快速安装。安装指南包括解压ZIP文件、使用pip安装 .whl 包，并提供了使用ONNX Runtime执行模型的详细步骤。
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