스크립트 작성

example 폴더안에 가장 간단한 예제인 udp-echo.cc 를 살펴보자 udp-echo.cc 는 example/udp 폴더에 위치하고 있다.

Network Simulator 3를 사용하기 전에 알아야할 정보를 나열했다.

• Network Simulator 3는 C++로 작성되었으며 실험을 위한 스크립트나 프로토콜도 C++로 작성해야한다.
• 스크립트를 Python을 이용해 작성할 수도 있다.
• 시뮬레이션은 Single Core로 동작하며 상당한 시간이 소요된다.
• OS7 레벨의 Transport layer 아래의 프로토콜도 실험할 수 있다. (wifi, 5G와 같은 경우도)
• Transport Layer 프로토콜은 UDP, TCP만 지원한다. (기본제공)
• 다양한 TCP 혼잡제어가 구현되어 있다.

이번 포스트에는 드디어 Session을 이용해 model inference를 진행한다. 이전 포스트에서 얻은 정보들을 바탕으로 model을 inference한다.

Ort::Session은 inference하기 위한 거의 마지막 작업이다. Session은 모델을 로드하고 tensor를 입력 받아 inference한다.

Ort::SessionOptions는 세션에 대한 다양한 설정을 제공한다.

ONNX Runtime은 모델을 inference 하기 위해 Session을 생성해야 하는데 그 전에 몇가지 선행사항이 있다. 그 선행사항 중 하나가 바로 Ort::Env를 설정하는 일이다.

ONNX Runtime을 설치하기 위해서는 ONNX Runtime 공식 github 저장소를 찾아가야한다.
ONNX Runtime Release
현재 글을 쓰는 시점에 가장 최신 버전은 1.10.0이다. 당장은 CPU만 사용할 예정이므로 onnxruntime-linux-x64-1.10.0.tgz를 받아 사용한다. 압축을 풀면 다음과 같이 구성되어 있다. ```console $ tree . . ├── GIT_COMMIT_ID ├── include │   ├── cpu_provider_factory.h │   ├── onnxruntime_c_api.h │   ├── onnxruntime_cxx_api.h │   ├── onnxruntime_cxx_inline.h │   ├── onnxruntime_run_options_config_keys.h │   ├── onnxruntime_session_options_config_keys.h │   └── provider_options.h ├── lib │   ├── libonnxruntime.so -> libonnxruntime.so.1.10.0 │   └── libonnxruntime.so.1.10.0 ├── LICENSE ├── Privacy.md ├── README.md ├── ThirdPartyNotices.txt └── VERSION_NUMBER

Beta version

• support only for Python3
• Ubuntu

Numerical Integration functions for ploting with python