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ONNX Runtime端侧部署实战：机械振动故障分类模型

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与实战项目预览
课程导入学习目标
02
机械振动故障分类基础
振动信号特征 · 常见故障类型（不平衡 · 不对中
机械振动故障分类…振动信号特征
03
端侧部署概述
端侧设备（MCU · 嵌入式Linux · 手机等）特点
端侧部署概述MCU
04
ONNX Runtime核心概念
计算图 · 会话（Session） · 执行提供程序（EP）
ONNXRuntime
05
环境搭建
安装ONNX Runtime（CPU… · Python与C++接口准备 · 验证安装
环境搭建ONNX
06
振动数据准备
公开数据集（如CWRU）介绍 · 数据采集 · 预处理（去噪
振动数据准备CWRU
07
特征工程与信号处理
时域特征（均值 · 方差 · 峰值等）
特征工程信号处理
08
故障分类模型选型
传统机器学习（SVM · 随机森林）与深度学习（CNN · LSTM
故障分类模型选型SVM
09
PyTorch/TensorFlow模型训练
构建振动分类模型（以1D-CNN为例… · 训练流程 · 超参数调优与评估指标
PyTorch/Tens…模型训练
10
模型导出为ONNX
使用torch.onnx.expor… · 动态轴设置 · 算子兼容性检查
ONNX模型导出为
11
ONNX模型验证与调试
使用onnxruntime推理验证输… · 对比原始模型精度 · 排查导出问题
ONNX模型验证
12
模型优化与压缩
剪枝 · 量化（动态/静态/量化感知训练） · 算子融合
模型优化压缩
13
ONNX Runtime端侧部署流程
从模型转换到端侧集成的完整步骤 · 文件组织与资源管理
ONNXRuntime
14
端侧推理代码实现（Python）
使用onnxruntime.Infe… · 预处理输入 · 执行推理并解析结果
Python端侧推理代码实现
15
端侧推理代码实现（C++）
使用ONNX Runtime C++… · 内存管理 · 输入输出张量处理
C++端侧推理代码实现
16
端侧性能优化
推理延迟优化 · 内存占用降低 · 多线程与并行执行
端侧性能优化推理延迟优化
17
模型量化实战
将训练好的模型量化为INT8 · 对比量化前后精度与速度 · 处理量化敏感层
模型量化实战INT8
18
端侧部署案例（MCU）
在STM32等MCU上部署ONNX… · 实现实时振动分类
MCU端侧部署案例
19
端侧部署案例（嵌入式Linux）
在树莓派或Jetson上部署 · 使用ONNX Runtime GPU… · 实现故障诊断系统
Linux端侧部署案例
20
端侧部署案例（Android/iOS）
在移动端集成ONNX Runtime · 通过JNI或Swift Packag…
Android/iOS端侧部署案例
21
数据流与系统集成
传感器数据采集 · 实时预处理 · 推理结果输出与可视化
数据流系统集成
22
模型鲁棒性与泛化
应对不同工况 · 噪声干扰 · 迁移学习与域适应方法提升模型稳定性
模型鲁棒性泛化
23
端侧部署常见问题与解决方案
算子不支持 · 内存不足 · 精度下降
端侧部署常见问题解决方案
24
模型版本管理与更新
端侧模型热更新策略 · A/B测试 · 模型回滚机制
模型版本管理更新
25
安全性与隐私保护
模型加密 · 输入数据脱敏 · 端侧推理的隐私优势与风险
安全性隐私保护
26
性能基准测试与调优
建立端侧推理基准 · 使用profiling工具分析瓶颈 · 针对性优化
性能基准测试调优
27
实战项目
从零构建一个完整的机械振动故障分类端…
实战项目从零构建一个完整…
28
实战项目进阶
多故障类型识别 · 实时性要求高的场景优化 · 边缘计算与云协同
实战项目进阶多故障类型识别
29
课程总结与拓展
回顾关键知识点 · 常见误区 · 未来趋势（如TFLite
课程总结拓展
30
综合考核与答疑
设计一个综合任务（如给定振动数据 · 完成端侧部署） · 并提供常见问题解答与资源推荐
综合考核答疑