java onnxruntime-jni

### ONNXRuntime-JNI 的简介及其在 Java 项目中的使用 ONNX Runtime 是一种高性能机器学习推理引擎，支持多种框架训练的模型转换为开放神经网络交换 (ONNX) 格式并执行推理操作。为了在 Java 中集成 ONNX Runtime 功能，可以利用 `onnxruntime-jni` 库作为桥梁。 以下是有关如何在 Java 项目中配置和使用 `onnxruntime-jni` 的说明： #### Maven 配置 要在基于 Maven 的 Java 项目中引入 `onnxruntime-jni`，需将其依赖项添加到项目的 `pom.xml` 文件中： ```xml <dependency> <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId> <artifactId>onnxruntime</artifactId> <version>1.13.1</version> <!-- 版本号可能随时间更新 --> </dependency> ``` 此依赖会自动下载适用于当前平台的 JNI 原生库文件[^4]。 #### 加载模型与运行推理 加载 ONNX 模型并通过输入张量获取预测结果的过程如下所示： ```java import ai.djl.Application; import ai.djl.ModelException; import ai.djl.inference.Predictor; import ai.djl.modality.cv.ImageFactory; import ai.djl.ndarray.NDArray; import ai.djl.ndarray.NDManager; import ai.djl.translate.TranslateException; public class OnnxRuntimeExample { public static void main(String[] args) throws ModelException, TranslateException { try (NDManager manager = NDManager.newBaseManager()) { // 创建一个随机输入数据用于测试 float[][] inputData = new float[1][784]; // MNIST 输入大小示例 for(int i=0;i<inputData.length;i++) Arrays.fill(inputData[i], 0f); NDArray inputTensor = manager.create(inputData); // 初始化 ONNX 模型路径 String modelPath = "path/to/model.onnx"; // 使用 DJL API 调用 ONNX Runtime 进行推断 Predictor<float[], float[]> predictor = Application.CV.IMAGE_CLASSIFICATION.loadModel(modelPath).newPredictor(); // 执行推理 float[] result = predictor.predict(inputTensor.toFloatArray()); System.out.println(Arrays.toString(result)); } } } ``` 上述代码片段展示了通过 Deep Java Library (DJL)，间接调用了底层的 ONNX Runtime 接口来完成图像分类任务[^5]。 #### 平台兼容性注意事项 由于 `onnxruntime-jni` 包含本地二进制组件，在不同操作系统上部署时需要注意其预编译版本是否匹配目标环境架构。如果官方发布的构建不满足需求，则可自行按照文档指南重新编译适合特定硬件条件下的动态链接库[^6]。 --- ###