Инференс нейросетевых моделей для табличных данных с помощью ONNX Runtime на C++

ONNX Runtime (ORT) — это высокопроизводительный движок для выполнения моделей в формате Open Neural Network Exchange (ONNX). Он предлагает оптимизированные реализации для CPU и GPU, поддержку различных аппаратных ускорителей и, что ключевое, простой C++ API. В этой статье мы разберем, как выполнить инференс модели для табличных данных, используя ONNX Runtime в C++ проекте. Ссылка для скачивания: Библиотеку можно получить через официальный GitHub (сборка из исходников). Для простоты в проектах часто достаточно забрать предсобранные бинарники из релизов .

https://habr.com/ru/articles/991430/

#onnxruntime #onnx #ORT #DL #TabularDL #C++ #инференс_моделей

Инференс нейросетевых моделей для табличных данных с помощью ONNX Runtime на C++

Развертывание нейросетевых моделей в production-среде — критически важный этап ML-пайплайна. Когда речь заходит о встраивании в C++ приложения (будь то высоконагруженные сервисы, desktop-софт или...

Хабр