python 调用onnx

要在Python中调用ONNX模型，可以使用ONNX Runtime库。下面是一个简单的示例：

import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
model_path = "path/to/your/model.onnx"
session = ort.InferenceSession(model_path)

# 输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = ...  # 准备好的输入数据

# 运行推理
output_name = session.get_outputs()[0].name
output = session.run([output_name], {input_name: input_data})

# 输出结果
print(output)

在上面的示例中，你需要将`model_path`替换为你的ONNX模型的路径。然后，你可以通过调用`session.get_inputs()`和`session.get_outputs()`获取输入和输出的名称。接下来，准备好输入数据并通过`session.run()`方法运行推理。最后，你可以得到输出结果并进行处理。

需要注意的是，你需要先安装ONNX Runtime库。可以使用以下命令进行安装：

pip install onnxruntime

希望这能帮助到你！如果有任何进一步的问题，请随时提问。

相关问题

python调用onnx

Python调用ONNX（Open Neural Network Exchange）模型主要是利用ONNX运行时（ONNX Runtime）来完成的。ONNX是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，它允许不同的人工智能框架之间的模型转换和推理。要使用Python调用ONNX模型，需要安装`onnxruntime`库。

下面是一个简单的步骤说明，如何在Python中调用ONNX模型：

1. 首先确保安装了`onnx`和`onnxruntime`包，可以通过pip进行安装：

   pip install onnx onnxruntime

2. 将你的机器学习模型导出为ONNX格式。这通常需要先用训练好的模型，然后使用对应的框架（如PyTorch或TensorFlow）的工具将模型导出为.onnx文件。例如，如果你使用的是PyTorch，可以使用以下命令导出模型：

   import torch
   from torchvision.models import resnet18

   # 创建模型实例并加载训练好的权重
   model = resnet18(pretrained=True)
   dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)  # 创建一个假的输入张量
   torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx")  # 导出为ONNX模型

3. 使用`onnxruntime`在Python中加载和运行ONNX模型：

   import onnxruntime as rt

   # 加载ONNX模型
   session = rt.InferenceSession("resnet18.onnx")

   # 获取模型输入和输出信息
   input_name = session.get_inputs()[0].name
   output_name = session.get_outputs()[0].name

   # 创建模型输入数据
   input_data = np.random.random_sample(size=(1, 3, 224, 224)).astype(np.float32)  # 示例数据

   # 运行模型推理
   results = session.run([output_name], {input_name: input_data})

   # 输出结果
   print(results)

python torch调用onnx

要在Python中使用PyTorch调用ONNX模型，你需要进行以下步骤：

1. 首先，确保你已经安装了PyTorch和ONNX库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install torch
pip install onnx

2. 加载你的PyTorch模型并导出为ONNX格式。例如，假设你有一个名为`model.pt`的PyTorch模型文件，你可以使用以下代码将其转换为ONNX模型文件：

import torch
import torchvision

# 加载PyTorch模型
model = torchvision.models.resnet18()
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))
model.eval()

# 创建一个输入示例
example_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)

# 导出为ONNX模型
torch.onnx.export(model, example_input, 'model.onnx')

这将生成一个名为`model.onnx`的ONNX模型文件。

3. 使用ONNX运行时加载和运行ONNX模型。你可以使用以下代码加载和运行ONNX模型：

import onnxruntime

# 创建ONNX运行时会话
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = example_input.numpy()

# 运行推理
output = session.run(None, {input_name: input_data})

# 处理输出结果
print(output)

这样，你就可以使用PyTorch和ONNX库在Python中调用ONNX模型了。请确保将上述代码中的`model.pt`和`model.onnx`替换为你自己的模型文件名。