在本章中，我们将探讨如何使用 ONNX Runtime 在 Deno 中进行机器学习推理。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开源格式，用于表示机器学习模型，它支持多种框架和运行时环境。通过结合 Deno 和 ONNX Runtime，我们可以利用 JavaScript/TypeScript 的强大功能来进行高效的机器学习任务。
安装 ONNX Runtime
首先，我们需要安装 ONNX Runtime。尽管 Deno 是一个相对较新的 JavaScript 运行时，但可以通过其模块系统来引入外部库。由于 ONNX Runtime 主要设计用于 Node.js 环境，我们可以通过兼容的 npm 包或直接从 GitHub 获取最新版本。这里我们将使用一个假设存在的 npm 包 @denoland/onnxruntime 来简化安装过程：
deno install --allow-read --allow-write https://cdn.jsdelivr.net/npm/@denoland/onnxruntime@latest/mod.ts
请注意，实际情况下，你需要查找或创建一个适用于 Deno 的 ONNX Runtime 包。上述命令仅作为示例。
准备模型文件
接下来，我们需要准备一个已经训练好的 ONNX 模型文件。这个模型可以是任何类型，比如图像分类、文本分析等。对于本教程，我们将使用一个简单的图像分类模型。
将模型文件（例如 model.onnx）上传到你的项目目录中，并确保 Deno 有权限读取该文件。
加载和预处理数据
在进行推理之前，我们需要加载和预处理输入数据。这里我们假设输入是一个图像文件。首先，我们需要读取图像并将其转换为适合模型输入的格式。
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----- ---------- - ----- ------------------------------------这里我们使用了 TensorFlow.js 的一些辅助函数来简化图像处理步骤，尽管最终目的是使用 ONNX Runtime。实际应用中，你可能需要根据具体需求调整这部分代码。
使用 ONNX Runtime 进行推理
现在，我们准备好使用 ONNX Runtime 进行模型推理了。首先，我们需要加载模型，并设置输入数据：
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这里我们创建了一个 InferenceSession 实例，并加载了我们的 ONNX 模型。然后，我们准备了输入数据，并调用了 session.run() 方法来进行推理。
解析输出结果
最后一步是解析推理的结果。输出通常是概率分布或其他形式的数据，取决于模型的设计。你可以根据需要进一步处理这些数据，比如找到最高概率的类别：
const probabilities = output.output_tensors[0].data as Float32Array;
const predictedClassIndex = probabilities.indexOf(Math.max(...probabilities));
console.log(`Predicted class index: ${predictedClassIndex}`);以上就是一个完整的流程，展示了如何在 Deno 中使用 ONNX Runtime 进行机器学习推理的基本步骤。实际部署时，你可能需要根据具体应用场景对上述代码进行适当的修改和优化。