Flutter机器学习推理插件onnx的使用

标题：Flutter机器学习推理插件onnx的使用

内容：

在本示例中，我们将展示如何在Flutter项目中使用ONNX（Open Neural Network Exchange）模型进行机器学习推理。我们将创建一个简单的Flutter应用，该应用能够加载ONNX模型并执行推理操作。

首先，确保您的开发环境已经安装了Flutter和Dart SDK。

步骤 1: 创建一个新的Flutter项目

flutter create onnx_example
cd onnx_example

步骤 2: 添加依赖项

在pubspec.yaml文件中添加onnxruntime插件作为依赖项：

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  onnxruntime: ^0.1.0

然后运行以下命令以获取依赖项：

flutter pub get

步骤 3: 准备ONNX模型

下载一个ONNX格式的预训练模型，并将其放置在项目的assets目录下。例如，您可以使用MNIST数字识别模型。

步骤 4: 配置资源文件

在pubspec.yaml文件中声明模型文件为资源文件：

flutter:
  assets:
    - assets/mnist.onnx

再次运行以下命令以更新资源文件：

flutter pub get

步骤 5: 编写推理逻辑

在lib/main.dart中编写以下代码来加载模型并执行推理：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:onnxruntime/onnxruntime.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: OnnxInferencePage(),
    );
  }
}

class OnnxInferencePage extends StatefulWidget {
  @override
  _OnnxInferencePageState createState() => _OnnxInferencePageState();
}

class _OnnxInferencePageState extends State<OnnxInferencePage> {
  final List<double> input = [/* 输入数据 */]; // 替换为实际输入数据
  List<double> output;

  Future<void> runInference() async {
    final session = await OnnxSession.fromAsset('assets/mnist.onnx');
    final result = await session.run([{'input': Float32List.fromList(input)}]);
    setState(() {
      output = result[0].toTensor().data;
    });
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('ONNX Inference Example'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: <Widget>[
            ElevatedButton(
              onPressed: runInference,
              child: Text('Run Inference'),
            ),
            if (output != null)
              Text('Output: $output'),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

步骤 6: 运行应用程序

现在可以运行应用程序了：

flutter run

更多关于Flutter机器学习推理插件onnx的使用的实战教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html

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更多关于Flutter机器学习推理插件onnx的使用的实战系列教程也可以访问 https://www.itying.com/category-92-b0.html


在Flutter中使用ONNX进行机器学习推理可以通过集成Flutter插件来实现。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种用于表示深度学习模型的开放格式，支持多种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）的模型导出和推理。

以下是如何在Flutter中使用ONNX进行机器学习推理的基本步骤：

1. 创建Flutter项目

首先，创建一个新的Flutter项目：

flutter create flutter_onnx_example
cd flutter_onnx_example

2. 添加依赖

在 pubspec.yaml 文件中添加 flutter_onnx 插件的依赖。目前，flutter_onnx 可能并不是官方插件，但你可以使用社区维护的插件，或者自己编写一个插件来集成ONNX运行时。

dependencies:
  flutter:
    sdk: flutter
  flutter_onnx: ^1.0.0  # 请确保使用最新版本

然后运行 flutter pub get 来安装依赖。

3. 加载ONNX模型

在Flutter项目中，加载ONNX模型并进行推理。假设你已经有一个训练好的ONNX模型文件（例如 model.onnx），你可以将其放在 assets 目录下。

在 pubspec.yaml 中添加模型文件的引用：

flutter:
  assets:
    - assets/model.onnx

4. 编写推理代码

在Flutter中编写代码来加载ONNX模型并进行推理。以下是一个简单的示例：

import 'package:flutter/material.dart';
import 'package:flutter_onnx/flutter_onnx.dart';

void main() {
  runApp(MyApp());
}

class MyApp extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return MaterialApp(
      home: OnnxExample(),
    );
  }
}

class OnnxExample extends StatefulWidget {
  @override
  _OnnxExampleState createState() => _OnnxExampleState();
}

class _OnnxExampleState extends State<OnnxExample> {
  late OnnxRuntime _onnxRuntime;
  List<double>? _output;

  @override
  void initState() {
    super.initState();
    _loadModel();
  }

  Future<void> _loadModel() async {
    _onnxRuntime = OnnxRuntime();
    await _onnxRuntime.loadModel('assets/model.onnx');
  }

  Future<void> _runInference() async {
    // 假设输入是一个 1x3x224x224 的张量
    List<double> input = List.filled(1 * 3 * 224 * 224, 1.0); // 示例输入
    _output = await _onnxRuntime.run(input);
    setState(() {});
  }

  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(
        title: Text('Flutter ONNX Example'),
      ),
      body: Center(
        child: Column(
          mainAxisAlignment: MainAxisAlignment.center,
          children: [
            ElevatedButton(
              onPressed: _runInference,
              child: Text('Run Inference'),
            ),
            if (_output != null)
              Text('Output: ${_output!.join(', ')}'),
          ],
        ),
      ),
    );
  }
}

5. 运行项目

确保你的设备或模拟器已连接，然后运行项目：

flutter run
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