🚀 推荐使用 cONNXr：嵌入式设备的纯C99 ONNX 运行时

📘 项目介绍

cONNXr 是一个用纯 C99 编写的 ONNX 运行时，专注于嵌入式设备，无需任何依赖。它允许你在任何设备上运行机器学习模型的推理，无论你使用哪个框架进行训练。对于不支持现代 C 或 C++ 的旧硬件，这是一个完美的解决方案。

🔍 项目技术分析

cONNXr 的核心优势在于其纯 C99 实现，这意味着它可以在几乎任何嵌入式设备上运行，无需 GPU 或硬件加速器。它支持多种流行的机器学习模型，如 MNIST、tiny YOLO v2 和 mobilenet v2，并且是完全框架无关的，只要模型能导出为 .onnx 格式，cONNXr 就能运行它。

🌟 项目及技术应用场景

cONNXr 特别适合以下场景：

• 嵌入式设备：如微控制器或其他资源受限的设备。
• 旧硬件：不支持现代 C++ 编译的旧设备。
• 裸机硬件：带有专用加速器的硬件，可以重用 cONNXr 的架构并替换特定操作符。

🎯 项目特点

• 纯 C99 实现：无依赖，兼容性强。
• 框架无关：支持所有能导出为 ONNX 格式的模型。
• 易于集成：可以直接包含在项目中或作为静态库链接（即将支持）。
• 开源社区驱动：项目处于早期阶段，欢迎开发者贡献代码。

📚 如何开始

1. 克隆仓库：

   git clone https://github.com/alrevuelta/cONNXr.git
   

2. 编译项目：

   make all
   

3. 运行示例：

   build/connxr test/mnist/model.onnx test/mnist/test_data_set_0/input_0.pb
   

📌 注意事项

• 项目目前处于早期阶段，尚未准备好用于生产环境。
• 部分操作符和数据类型尚未实现，可能会遇到兼容性问题。

📄 许可证

cONNXr 采用 MIT 许可证，允许自由使用和修改。

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cONNXr 是一个潜力巨大的项目，特别适合需要在资源受限的嵌入式设备上运行机器学习模型的开发者。如果你正在寻找一个轻量级、兼容性强的 ONNX 运行时，不妨试试 cONNXr！