session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")
input_name = session.get_inputs()[0].name output_name = session.get_outputs()[0].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
output_data = session.run([output_name], {input_name: input_data})
print(output_data)
**## سيناريوهات قابلة للتطبيق**
* **التعرف على الصور:** تسريع استدلال مهام تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتقسيم الصور وما إلى ذلك.
* **معالجة اللغة الطبيعية:** تسريع استدلال مهام تصنيف النصوص والترجمة الآلية وتوليد النصوص وما إلى ذلك.
* **التعرف على الكلام:** تسريع استدلال مهام التعرف على الكلام وتوليف الكلام وما إلى ذلك.
* **أنظمة التوصية:** تسريع استدلال نماذج التوصية، وتحسين كفاءة التوصية.
* **مهام التعلم الآلي الأخرى:** يمكن أن يؤدي إلى تسريع استدلال مهام التعلم الآلي المختلفة، مثل الانحدار والتجميع وما إلى ذلك.
**## المزايا**
* **أداء عالي:** تحقيق استدلال عالي الأداء من خلال تقنيات التحسين المختلفة.
* **عبر الأنظمة الأساسية:** يدعم العديد من أنظمة التشغيل والمنصات الصلبة.
* **سهولة التكامل:** يوفر واجهات برمجة تطبيقات بلغات برمجة متعددة.
* **مرونة وقابلية للتوسع:** يسمح للمستخدمين بتعريف عمليات حسابية وموفري تنفيذ مخصصين.
* **مجتمع نشط:** لديه مجتمع نشط، ويمكنه الحصول على الدعم الفني وتبادل الخبرات.
**## القيود**
* **الاعتماد على تنسيق نموذج ONNX:** يمكنه فقط تنفيذ نماذج بتنسيق ONNX، ويتطلب تحويل النماذج بتنسيقات أخرى إلى تنسيق ONNX.
* **قد لا يكون دعم بعض العمليات الحسابية مثاليًا:** بالنسبة لبعض العمليات الحسابية الخاصة، قد لا يكون دعم ONNX Runtime مثاليًا، ويتطلب من المستخدمين تعريف عمليات حسابية مخصصة.
* **يتطلب بعض التكوين والضبط:** من أجل الحصول على أفضل أداء، قد يكون من الضروري إجراء بعض التكوين والضبط لـ ONNX Runtime.
**## ملخص**
ONNX Runtime هو مُسرِّع استدلال تعلُّم آليّ قوي، يمكن أن يساعد المستخدمين على تسريع عملية الاستدلال لنماذج ONNX، وتحسين أداء التطبيق. يتميز بأداء عالٍ، وعبر الأنظمة الأساسية، وسهولة التكامل، ومرونة وقابلية للتوسع، ومناسب لمختلف مهام التعلم الآلي.
### للحصول على جميع التفاصيل، يرجى الرجوع إلى الموقع الرسمي (https://github.com/microsoft/onnxruntime)