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本课程属于：028-ONNX模型部署与推理优化 AI与大模型 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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ONNX模型Python调用案例源码

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · ONNX模型概述与应用场景
课程导入学习目标
02
环境搭建
Python环境配置 · 安装onnxruntime · numpy
环境搭建Python
03
ONNX模型基础
理解ONNX格式 · 模型结构 · 输入输出张量
ONNX模型基础
04
模型加载与推理
使用onnxruntime加载模型 · 创建推理会话 · 执行推理
模型加载推理
05
输入数据预处理
图像缩放 · 归一化 · 通道转换
输入数据预处理图像缩放
06
输出数据后处理
解析输出张量 · softmax · argmax
输出数据后处理解析输出张量
07
图像分类案例
使用预训练ONNX模型进行图像分类 · 完整代码演示
图像分类案例ONNX
08
目标检测案例
使用YOLO等ONNX模型进行目标检… · 包括锚框解码 · NMS
目标检测案例YOLO
09
语义分割案例
使用ONNX分割模型输出像素级类别 · 可视化结果
语义分割案例ONNX
10
自然语言处理案例
使用BERT等ONNX模型进行文本分…
自然语言处理案例BERT
11
模型输入输出动态形状处理
处理动态轴 · 设置动态维度
模型输入输出动态…处理动态轴
12
推理性能优化
使用GPU · TensorRT · 量化
推理性能优化GPU
13
错误处理与调试
常见异常 · 日志记录 · 调试技巧
错误处理调试
14
模型转换与导出
将PyTorch/TensorFlo…
模型转换导出
15
ONNX模型验证
使用onnx.checker和onn…
ONNX模型验证
16
批量推理
处理多个输入样本 · 提高吞吐量
批量推理处理多个输入样本
17
模型封装与部署
将推理代码封装为类或函数 · 便于集成
模型封装部署
18
Web服务部署
使用Flask或FastAPI提供O…
Web服务部署
19
边缘设备部署
在树莓派或手机端运行ONNX模型
边缘设备部署ONNX
20
模型量化与压缩
使用onnxruntime量化工具减…
模型量化压缩
21
自定义算子支持
处理不支持的算子 · 使用自定义实现
自定义算子支持处理不支持的算子
22
多模型集成
多个ONNX模型协同工作 · 如检测加分类
多模型集成ONNX
23
模型解释与可视化
使用Netron查看模型结构 · 理解数据流
模型解释可视化
24
常见问题与解决方案
输入输出维度不匹配 · 数据格式错误等
常见问题解决方案
25
性能基准测试
测量推理时间 · 内存占用 · 进行对比分析
性能基准测试测量推理时间
26
安全与隐私
模型加密 · 输入数据保护
安全隐私
27
模型版本管理
管理不同版本的模型 · 实现平滑升级
模型版本管理管理不同版本的模…
28
实战项目一
构建一个完整的图像分类应用
实战项目一构建一个完整的图…
29
实战项目二
构建一个实时目标检测系统
实战项目二构建一个实时目标…
30
课程总结与进阶方向
回顾核心内容 · 推荐学习资源 · 探讨未来趋势
课程总结进阶方向