ONNX.js

• father::web中运行AI模型

ONNX.js 笔记

ONNX.js 简介

ONNX.js 是一个用于在浏览器中运行机器学习模型的 JavaScript 库。它使得开发者可以在不依赖服务器后端的情况下，在客户端进行模型推理。这对于需要低延迟或离线功能的应用程序尤其有用。

ONNX.js 的特性

• 跨平台支持：ONNX.js 可以在各种浏览器中运行，并且支持多种设备。
• 高性能：通过利用 WebAssembly 和 WebGL 等技术，ONNX.js 能够提供高效的推理性能。
• 灵活性：支持多种硬件加速选项，可以根据设备能力选择最佳的执行路径。

安装和使用

要在项目中使用 ONNX.js，你需要首先安装相应的库。可以通过 npm 或者直接引入 CDN 链接来获取库文件。

使用 npm 安装

npm install onnxjs

在 HTML 中引入 CDN

<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/onnxjs"></script>

基本用法

1. 加载模型：首先需要加载一个 ONNX 格式的模型。
2. 准备输入数据：将输入数据格式化为适合模型要求的形式。
3. 执行推理：利用 ONNX.js 提供的方法进行推理并获取结果。

以下是一个简单示例：

const onnx = require('onnxjs');
const session = new onnx.InferenceSession();
 
async function runModel() {
  await session.loadModel('path_to_model.onnx');
  const inputTensor = new onnx.Tensor(new Float32Array([...]), 'float32', [1, ...]);
  const outputMap = await session.run([inputTensor]);
  const outputTensor = outputMap.values().next().value;
  console.log(outputTensor.data);
}
 
runModel();

优化与调试

• 确保模型经过优化，以减少推理时间和内存占用。可以使用工具如 onnxoptimizer 对模型进行优化。
• 使用浏览器开发者工具监控性能瓶颈，确保充分利用了可用硬件加速。

常见问题解决

• 兼容性问题：某些老旧浏览器可能不支持最新的 WebAssembly 或 WebGL 功能，需要检查兼容性或提供降级方案。
• 内存占用过高：对于大型模型，可能需要分批处理数据或使用更小的数据集以控制内存消耗。