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eigen虽好但不好维护(应该也不是最快的方案),有没有兴趣将onnxruntime作为候选项支持?
eigen 的性能确实不是最快的,但编译部署方便,只需要包含头文件,没有额外的依赖。onnxruntime 需要引入额外的依赖,部署麻烦了一点,但确实快不少,尤其是在嵌入式平台上。
我后面的打算是将代码重构后,封装一个tensor的中间层,其tensor的底层的操作实现,例如矩阵相乘,分块等,可以用不同的方式实现,缺省是eigen,但也可以用onnx, blas, mkl 等,但这个改动工作量不少,可能要比较晚一些才能实现了。
不错的主意,不过也可以考虑将ort 或 eigen 作为不同的推理后端,共用同一个数据输入,如自定义的Tensor (tensor本身无需特别复杂),这样可以做到解耦合。
eigen虽好但不好维护(应该也不是最快的方案),有没有兴趣将onnxruntime作为候选项支持?