接上一篇在Python端的onnx模型验证结果，上一篇在Pytorch和onnxruntime-gpu推理库上分别进行效果效率统计分析，结论要比最初设置的50ms高很多，这一篇我将在C++端写个测试代码进行推理验证。
AI模型部署肯定是要用C++的，这是毋庸置疑的，目前onnxruntime提供了适配很多编程语言接口的API，最常用的就是Python和C++，一个简易一个高效，Python接口可用于快速验证idea，C++接口适用于集成到推理引擎中来调用。C++总的来说是把效率排在第一位的，所以没有像Python那样强封装，相对而言比较灵活，但又不像C那样琐碎，毕竟C++也是OOP语言。扯远了，onnxruntime的c++库可以从官方github下载到，可以直接下载对应的release版本，里面包含了动态库和头文件，如下图，我下载的是windows版本的。直接导入到我们的推理引擎中来调用就可以了。
一般我们引入第三方库会包含两部分内容，一个是头文件，这里面是所有我们可以调用的函数声明、错误类型等等，另一部分是库文件，库文件分动态库和静态库，win版的动态库文件还有对应的动态库的导入库（.lib结尾），这很容易和静态库混淆。对于linux来说，动态库.so文件中已经包含了符号表，符号表保存所有函数地址；而对于win来说，动态库的函数实现都保存在.dll中，与之还有一个配套的同名.lib文件单独保存函数符号表，这个导入库是在编译期间就需要明确位置的，需要配置到库目录列表里面，并确定是哪一个.lib文件，编译的时候会将其和可执行文件打包融合，而真正的dll是在运行期间才去加载的，所以dll需要放置到合适的位置，让可执行文件能找到。
这里我把创建一个调用onnxruntime库进行推理的相关配置都打包到一个class里面，这样方便管理，代码如下：
#include <onnxruntime_cxx_api.h> #include <cmath> #include <time.h> #include <algorithm> #include <fstream> #include "opencv2/opencv.hpp" using namespace cv; using namespace std; const int class_num = 10; const int input_height = 32; const int input_width = 32; const int input_channel = 3; const int batch_size = 1; class Classifier { public: Classifier(const wchar_t* onnx_path) { auto allocator_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU); input_tensor_ = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator_info, input_.data(), input_.size(), input_shape_.data(), input_shape_.size()); output_tensor_ = Ort::Value::CreateTensor<float>(allocator_info, output_.data(), output_.size(), output_shape_.data(), output_shape_.size()); OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_option, 0); session = Ort::Session(env, onnx_path, session_option); } int set_input(string& img_paht) { Mat img = imread(img_paht); //Mat dst(input_height, input_width, CV_8UC3); //resize(img, dst, Size(row, col)); //cvtColor(img, dst, COLOR_BGR2RGB); float* input_prt = input_.data(); for (int c = 0; c < 3; c++) { for (int i = 0; i < input_height; i++) { for (int j = 0; j < input_width; j++) { float tmp = img.ptr<uchar>(i)[j * 3 + c]; input_prt[c * input_height * input_width + i * input_width + j] = ((tmp) / 255.0 - mean_[c]) / std_[c]; } } } return 0; } int forward() { session.Run(Ort::RunOptions{ nullptr }, input_names.data(), &input_tensor_, 1, output_names.data(), &output_tensor_, 1); return 0; } int get_result(int& result) { result = std::distance(output_.begin(), std::max_element(output_.begin(), output_.end())); return 0; } private: vector<const char*> input_names{ "img" }; vector<const char*> output_names{ "output" }; std::array<float, batch_size* input_height* input_width* input_channel> input_; std::array<float, batch_size* class_num> output_; std::array<int64_t, 4> input_shape_{ batch_size, input_channel, input_width, input_height }; std::array<int64_t, 2> output_shape_{ batch_size, class_num }; Ort::Value input_tensor_{ nullptr }; Ort::Value output_tensor_{ nullptr }; Ort::SessionOptions session_option; Ort::Env env{ ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test" }; Ort::Session session{ nullptr }; std::vector<float> mean_{ 0.4914, 0.4822, 0.4465 }; std::vector<float> std_{ 0.2023, 0.1994, 0.2010 }; }; int load_img_path(string& file_path, vector<string>& img_lst, vector<int>& label_lst) { ifstream f(file_path.c_str()); if (!f.is_open()) { cout << "文件打开失败" << endl; return -1; } string img_path; int label; while (getline(f, img_path)) { if (img_path.size() > 0) { img_lst.push_back(img_path); auto iter = img_path.find("."); label = std::atoi(img_path.substr(--iter, iter).c_str()); label_lst.push_back(label); } } f.close(); return 0; } float cal_acc(vector<int>& labels, vector<int>& results) { float TP = 0.; for (int i = 0; i < labels.size(); i++) { if (labels[i] == results[i]) { TP++; } } return TP / labels.size(); } int main() { const wchar_t* onnx_path = L"D:/Files/projects/vs/onnxruntimelib/onnxruntime-win-x64-gpu-1.11.1/output/resnet_best.onnx"; string img_path_file = "D:/Files/projects/Py/CNN-Backbone/data/testimg.lst"; vector<string> img_lst; vector<int> label_lst; vector<int> results; load_img_path(img_path_file, img_lst, label_lst); clock_t start; float time_cost; int result; Classifier classifier(onnx_path); start = clock(); for (int i = 0; i < img_lst.size(); i++) { result = -1; classifier.set_input(img_lst[i]); classifier.forward(); classifier.get_result(result); results.push_back(result); } time_cost = clock()-start; float acc = cal_acc(label_lst, results); std::cout << "Total Time cost: " << time_cost << "ms" << std::endl; std::cout << "Average Time cost: " << time_cost/img_lst.size() << "ms" << std::endl; std::cout << "Test Acc: " << acc << std::endl; system("pause"); return 0; } 测试代码比较简单，里面核心调用onnxruntime的代码是Ort::Session和Ort::SessionOptions,Sessionoption是调用onnxruntime的一些配置选项，默认使用CPU推理，这里使用OrtSessionOptionsAppendExecutionProvider_CUDA(session_option, 0)可以选用0号gpu计算，创建好的session_option再拿去初始化session，然后是输入输出有定义好的特殊类型Ort::Value，这里分别采用一个固定大小的array去构建输入输出。最后测试结论为：
CPU下：
Total Time cost: 36289ms Average Time cost: 3.6289ms Test Acc: 0.9483 GPU下：
Total Time cost: 29861ms Average Time cost: 2.9861ms Test Acc: 0.9483 效果和在Python接口上测试的一致的，GPU下的平均响应时间要比Python接口的3.1ms更快一些。神奇的是CPU下的速度也很快，可能是我这个模型太小没体现出GPU的优势。另外有一个问题是在gpu上测试的时候，退出main函数的时候析构失败，没查出原因。
