Tract 项目使用教程

Tract 项目使用教程

tract Tiny, no-nonsense, self-contained, Tensorflow and ONNX inference 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/tract

1. 项目目录结构及介绍

Tract 是一个基于 Rust 的神经网络推理工具包，它能够读取 ONNX 或 NNEF 格式的模型，进行优化并执行。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• api/: 包含了与神经网络推理相关的核心 API。
• assets/: 存储项目的静态资源，如项目图标等。
• ci/: 持续集成配置文件和脚本。
• cli/: 命令行界面相关代码。
• core/: 包含了 Tract 的核心逻辑。
• data/: 存储测试数据和示例数据。
• doc/: 项目文档。
• examples/: 包含使用 Tract 的示例代码。
• extra/: 额外的工具和库。
• harness/: 测试工具和框架。
• hir/: 中间表示层相关的代码。
• libcli/: 命令行库代码。
• linalg/: 线性代数相关工具。
• metal/: 与金属 (Metal) 推理引擎相关的代码。
• nnef/: NNEF 格式支持相关代码。
• onnx-opl/: ONNX 操作符库。
• onnx/: ONNX 格式支持相关代码。
• pulse-opl/: 脉冲操作符库。
• pulse/: 脉冲网络相关代码。
• tensorflow/: TensorFlow 格式支持相关代码。
• test-rt/: 运行时测试代码。
• tflite/: TensorFlow Lite 格式支持相关代码。
• .github/: GitHub Actions 工作流配置。
• Cargo.toml: Rust 项目配置文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目说明文件。

2. 项目的启动文件介绍

Tract 项目的启动文件通常位于 cli/ 目录下，主要的启动脚本可能是 main.rs 文件。这个文件负责初始化项目，解析命令行参数，并启动相应的命令行界面或服务。

fn main() {
    // 初始化日志、配置等
    setup();

    // 解析命令行参数
    let args = parse_args();

    // 根据参数执行相应的操作
    match args {
        // ...
    }
}

3. 项目的配置文件介绍

Tract 项目的配置文件通常包括 Rust 的 Cargo.toml 文件，它定义了项目的依赖、构建配置等信息。此外，还可能包括一些环境配置文件，如 .env 文件，以及用于持续集成的配置文件，如 .travis.yml。

以下是 Cargo.toml 文件的一个示例片段：

[package]
name = "tract"
version = "0.21.13-pre"
edition = "2021"

[dependencies]
tract-core = { path = "core" }
tract-cli = { path = "cli" }
tract-hir = { path = "hir" }
tract-onnx = { path = "onnx" }
tract-nnef = { path = "nnef" }
# ... 其他依赖

这个配置文件定义了项目的名称、版本和依赖项。对于 .travis.yml 文件，它可能包含用于自动化测试和部署的步骤和配置。

language: rust
rust:
  - stable
script:
  - cargo build --release
  - cargo test

以上是项目的基本介绍，具体的使用和配置方法请参考项目的官方文档和 GitHub 仓库中的 README.md 文件。

tract Tiny, no-nonsense, self-contained, Tensorflow and ONNX inference 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tr/tract