onnxruntime支持float64输入吗

是的，ONNX Runtime支持`float64`输入。在ONNX Runtime中，`float64`类型被称为`double`类型。可以使用以下代码将`numpy`数组中的数据类型转换为`float64`类型，并将其传递给ONNX Runtime模型的输入。

import onnxruntime
import numpy as np

# 加载ONNX模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 构造输入数据
input_data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0]], dtype=np.float64)

# 将输入数据传递给模型
output = sess.run(None, {"input": input_data})

在上面的代码中，`input_data`是一个`numpy`数组，数据类型为`float64`，并且它的形状是`(1, 3)`，这与模型的输入形状相匹配。因此，可以将其传递给模型的输入，并使用`sess.run()`方法运行模型。

相关问题

onnxruntime c++ float16量化

要在C++中使用ONNX Runtime进行float16量化，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 安装ONNX Runtime：您可以从ONNX Runtime的GitHub存储库获取源代码并进行编译安装。按照存储库中的说明进行操作。

2. 导入ONNX Runtime库：在您的C++代码中，通过使用适当的头文件和链接ONNX Runtime库，将ONNX Runtime导入到您的项目中。

3. 加载和量化模型：使用ONNX Runtime提供的API，加载您的浮点模型。然后，通过使用ONNX Runtime提供的量化API将模型量化为float16数据类型。这将减少模型的内存占用和计算需求。

4. 运行量化模型：使用ONNX Runtime提供的运行时环境，加载并执行已量化的模型。这样可以确保模型以float16数据类型在目标硬件上高效运行。

具体的调用方法和API使用取决于您所使用的ONNX Runtime版本和编程语言。建议您参考ONNX Runtime的文档和示例代码以了解更多详细信息，并按照文档中的说明进行操作。

ONNX Runtime C++ float16量化推理

您好！对于使用ONNX Runtime进行C++ float16量化推理，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保您已经安装了ONNX Runtime C++库。您可以从ONNX Runtime的GitHub页面（https://github.com/microsoft/onnxruntime）下载最新版本的库，并按照官方文档中的说明进行安装。

2. 在您的C++代码中，您需要加载并初始化ONNX模型。可以使用`Ort::Env`类来创建一个运行环境，并使用`Ort::SessionOptions`类来设置会话选项。然后，使用`Ort::Session`类加载ONNX模型文件。

3. 在加载模型之后，您可以创建输入和输出张量。对于float16量化推理，您需要将输入数据转换为`std::vector<uint16_t>`类型，并使用`Ort::Value`类创建输入张量。类似地，您可以创建输出张量。

4. 在进行推理之前，您需要将输入数据填充到输入张量中。您可以使用`Ort::GetTensorMutableData`函数获取输入张量的可变指针，并将转换后的输入数据复制到该指针所指向的内存位置。

5. 接下来，您可以使用`Ort::Run`函数运行推理。将输入和输出张量作为参数传递给该函数，并获取输出张量的结果。

6. 最后，您可以使用`Ort::GetTensorData`函数获取输出张量的数据，并对其进行后续处理或分析。

请注意，以上步骤仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据您的具体需求和模型结构进行一些调整。此外，您还可以参考ONNX Runtime的官方文档和示例代码，以获取更详细的信息和示例。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。