如何在c++中实现对onnxruntime推理的量化优化

在C++中实现对ONNX Runtime推理的量化优化需要使用ONNX Runtime C++ API。

具体来说，需要使用ONNX Runtime C++ API中的QuantizeLinear、DequantizeLinear和QuantizeLinearPerColumnOps等函数，这些函数可以帮助我们实现量化和反量化操作。

将FP32的ONNX模型转换为FP16类型需要使用ONNX Runtime C++ API中的一个工具库，称为**“Nuphar”（可扩展的低延迟运算核心）或"DirectML"（Microsoft开发的深度学习库）。**

使用Nuphar工具库，可以将FP32模型转换为FP16模型，Nuphar提供了QuantizeLinearOp和DequantizeLinearOp等量化算子以及减小内存消耗的PerColumnQuantizationOps。

使用DirectML，可以通过将输入和权重转换为FP16格式来获得性能提升，因为FP16数据类型需要更少的内存和计算资源。

#include 
#include "onnxruntime_cxx_api.h"

int main() {
  Ort::Env env{ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "example"};
  Ort::SessionOptions session_options;
  session_options.SetIntraOpNumThreads(1);
  Ort::Session session{env, "model.onnx", session_options};

  auto input_name = session.GetInputName(0, allocator);
  auto output_name = session.GetOutputName(0, allocator);

  Ort::TypeInfo type_info = session.GetInputTypeInfo(0);
  auto tensor_info = type_info.GetTensorTypeAndShapeInfo();
  std::vector<float> input_data;

  // 加载输入数据
  // ...

  // 量化输入数据
  float scale = 1.0f;
  int offset = 0;
  std::vector<uint8_t> quantized_data(tensor_info.GetElementCount());

  Ort::QuantizeLinear(
    input_data.data(), quantized_data.data(),
    tensor_info.GetElementCount(),scale,offset);

  // 运行推理
  Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
  std::vector<int64_t> input_shape = tensor_info.GetShape();
  std::vector<float> output_data(tensor_info.GetElementCount());

  Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<uint8_t>(
    memory_info, quantized_data.data(), tensor_info.GetElementCount(), input_shape.data(),
    input_shape.size()); 

  Ort::Value output_tensor = session.Run({input_name.c_str()}, {&input_tensor}, 1);

  output_tensor.GetTensorMutableData<float>(), output_data.data(),
    output_data.size() * sizeof(float));

  // 量化输出数据
  std::vector<float> dequantized_data(output_data.size());
  Ort::DequantizeLinear(
    output_data.data(), dequantized_data.data(),
    output_data.size(), scale,offset);

  // 对去量化输出执行操作
  // ...
}