运行推理onnx模型

运行ONNX（Open Neural Network Exchange）模型通常涉及以下几个步骤：

1. **安装依赖**：首先需要安装支持ONNX的库，如PyTorch、TensorFlow或ONNX Runtime。这些库允许你在Python环境中读取、加载和执行ONNX模型。

2. **加载模型**：使用对应的库函数加载ONNX模型文件，比如`onnx.load()`（对于ONNX Runtime）或`torch::jit::load()`（对于PyTorch）。

import onnxruntime as ort

model_path = 'path_to_your_model.onnx'
ort_session = ort.InferenceSession(model_path)

3. **预处理数据**：将输入数据转换成模型所期望的格式。这通常包括形状调整和类型的匹配。

4. **推理**：通过`sess.run()`函数发送输入数据并获取预测结果。例如，在ONNX Runtime中：

input_data = ... # 数据准备
outputs = ort_session.run(None, {'input_name': input_data}) # 别名可根据实际模型结构调整

5. **解读结果**：解析返回的结果，并将其转化为所需的输出形式。

相关问题

python 运行 onnx模型 进行推理的代码

可以使用 onnxruntime 库来运行 onnx 模型进行推理，以下是一个简单的 Python 代码示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})

# 输出结果
print(output)

其中，`model.onnx` 是你的 onnx 模型文件名，`input` 是模型的输入名称，`input_data` 是输入数据，`output` 是模型的输出结果。

onnx模型推理案例

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型，使得模型可以在多种深度学习框架之间转换并进行跨平台的部署。onnx模型推理案例通常涉及以下几个步骤：

1. **模型加载**：首先需要将训练好的模型导出成ONNX格式，然后使用如onnxruntime、TensorFlow-onnx等库加载模型。

import onnxruntime
ort_session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

2. **输入准备**：准备好模型预期的输入数据，这可能是张量或者是包含所有样本的数据集。

input_data = np.random.rand(10, 3, 224, 224).astype(np.float32)

3. **运行推理**：通过session的`run()`方法，传入输入数据，获取预测结果。

output = ort_session.run(None, {'input': input_data})

4. **解读输出**：解析输出张量，得到模型对每个样本的预测结果。

5. **性能评估或应用**：根据实际需求，可以对比实际标签进行性能评估，或者直接将结果应用于业务场景。