如何将机器学习模型在C平台部署实现识别？

一、概述   机器学习模型的训练通常在Python环境下完成，而现实生产环境的复杂性和多样性使得模型的部署成为一个值得关注的重点。不同应用场景下有不同适应的实现方式，这里主要介绍通过一种通用中间格式——ONNX（Open Neural Network Exchange），来实现机器学习模型在C++平台的部署。 二、步骤   s1. Python环境中安装onnxruntime、skl2onnx工具模块；   s2. Python环境中训练机器学习模型；   s3. 将训练好的模型保存为.onnx格式的模型文件；   s4. C++环境中安装Microsoft.ML.OnnxRuntime程序包；   （Visual Studio 2022中可通过项目->管理NuGet程序包完成快捷安装）   S5. C++环境中加载模型文件，完成功能开发。 三、示例   使用 Python 训练一个线性回归模型并将其导出为 ONNX 格式的文件，在C++环境下完成对模型的部署和推理。