如何將 ONNX 模型打包成獨立 EXE
内容提要
本文介绍如何将 scikit-learn 训练的鸢尾花分类模型转换为 ONNX 格式，并利用 onnxruntime 开发交互式推理应用，最后使用 Nuitka 将应用打包成独立的 EXE 文件，实现跨平台部署。
关键要点
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許多開發者在完成模型訓練後，面臨如何讓模型在各式平台上穩定運作的問題。
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本篇教學以鳶尾花分類器為例，示範如何將 scikit-learn 訓練的模型轉換為 ONNX 格式。
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教導如何使用 scikit-learn 訓練鳶尾花分類器，並透過 skl2onnx 將模型轉換成 ONNX 格式。
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透過 onnxruntime 撰寫互動式的 Python 應用程式，讓使用者能輸入特徵值並獲得推論結果。
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使用 Nuitka 將 Python 應用程式打包成獨立的 EXE 檔案，確保應用程式在沒有安裝 Python 環境的電腦上運行。
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使用 scikit-learn 訓練 LogisticRegression 模型，並利用 skl2onnx 轉換成 ONNX 模型。
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建立互動式推論應用程式 app.py，讓使用者輸入四個特徵進行推論。
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在打包時，必須指定 iris.onnx 檔案以確保應用程式能正確找到模型檔。
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使用 Nuitka 打包成獨立的 EXE 檔案，方便在沒有 Python 的電腦上執行。
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透過這個完整的範例，體驗從模型訓練到打包成獨立應用程式的整個流程。
延伸问答
如何将scikit-learn模型转换为ONNX格式？
使用skl2onnx库可以将scikit-learn训练的模型转换为ONNX格式，具体步骤包括定义模型输入类型并调用convert_sklearn函数。
如何使用onnxruntime进行模型推理？
通过onnxruntime加载ONNX模型，并使用InferenceSession进行推理，用户需要输入特征值以获得预测结果。
如何将Python应用程序打包成独立的EXE文件？
使用Nuitka可以将Python应用程序打包成独立的EXE文件，需在打包时指定ONNX模型文件以确保应用程序正常运行。
在打包时如何确保模型文件被包含？
在使用Nuitka打包时，需使用--include-data-files选项指定模型文件，例如：--include-data-files=iris.onnx=iris.onnx。
如何创建一个交互式推理应用程序？
创建一个Python脚本，使用onnxruntime加载ONNX模型，并通过输入特征值与用户交互，输出预测结果。
使用scikit-learn训练的模型可以应用于哪些场景？
使用scikit-learn训练的模型可以用于分类、回归等机器学习任务，尤其适合处理结构化数据。
