如何使用onnx推理并绘制出推理结果

要使用ONNX推理并绘制推理结果，你需要完成以下步骤：

1. 导入ONNX模型：使用ONNX Runtime等库将ONNX模型导入到你的程序中。

2. 准备输入数据：根据ONNX模型的输入要求，准备输入数据。通常情况下，输入数据为一个多维数组。

3. 进行推理：使用ONNX Runtime等库对输入数据进行推理，得到输出结果。输出结果也是一个多维数组。

4. 可视化输出结果：根据输出结果的格式和要求，使用Matplotlib等库将结果可视化。

下面是一个示例代码，展示如何使用ONNX Runtime加载模型、进行推理并可视化推理结果：

import onnxruntime
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 加载ONNX模型
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

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

# 进行推理
output = session.run([], {'input': input_data})

# 可视化输出结果
plt.imshow(output[0][0])
plt.show()

在这个示例中，我们使用ONNX Runtime加载了一个名为`model.onnx`的ONNX模型。我们使用`np.random.rand()`生成了一个随机的输入数据，并将其传递给了模型。使用`session.run()`方法进行推理，并将输出结果保存在`output`变量中。最后，我们使用Matplotlib库将输出结果可视化。