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。