onnxrumtime 多个batchsize数据同时处理

ONNX Runtime 支持同时处理多个 batch size 的数据。你可以将多个 batch size 的数据拼接在一起，然后一起传入 ONNX Runtime 进行推理。在推理时，ONNX Runtime 会将拼接后的数据分离出来，分别进行推理，并将结果按照相应的 batch size 进行分组，最终返回给你。需要注意的是，不同的 batch size 的数据要保证维度相同，即在各个维度上的大小应该一致。

相关问题

ONNX Runtime 多个 batch size 的数据 C++

在 C++ 中使用 ONNX Runtime 同时处理多个 batch size 的数据，你需要使用 ONNX Runtime 的 C++ API。具体步骤如下：

1. 加载模型。使用 `Ort::Env` 类创建一个运行环境，然后使用 `Ort::SessionOptions` 类设置会话选项，最后使用 `Ort::Session` 类加载模型。

Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

2. 获取输入和输出信息。使用 `Ort::Session` 的 `GetInputTypeInfo` 和 `GetOutputTypeInfo` 方法获取输入和输出的类型信息。

auto input_info = session.GetInputTypeInfo();
auto output_info = session.GetOutputTypeInfo();

3. 准备输入数据。将多个 batch size 的数据拼接在一起，然后将拼接后的数据转换成 ONNX Runtime 所需的格式。

// 将多个 batch size 的数据拼接在一起
std::vector<float> input_data;
for (size_t i = 0; i < batch_sizes.size(); i++) {
  input_data.insert(input_data.end(), inputs[i].begin(), inputs[i].end());
}

// 将拼接后的数据转换成 ONNX Runtime 所需的格式
std::vector<int64_t> input_dims = {batch_sizes.size(), input_size};
auto memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeCPU);
auto input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_dims.data(), input_dims.size());

4. 执行推理。使用 `Ort::Session` 的 `Run` 方法执行推理，获取输出结果。

// 执行推理
auto output_tensors = session.Run(run_options, input_names.data(), &input_tensor, input_names.size(), output_names.data(), output_names.size());

// 获取输出结果
for (size_t i = 0; i < output_tensors.size(); i++) {
  auto output_tensor = output_tensors[i].Get<Tensor>();
  auto output_dims = output_tensor.Shape().GetDims();
  auto output_size = output_tensor.Shape().Size();

  std::vector<float> output_data(output_size);
  output_tensor.CopyTo(output_data.data(), output_size * sizeof(float));

  // 将输出结果按照 batch size 分组
  for (size_t j = 0; j < batch_sizes.size(); j++) {
    auto start_index = j * output_size / batch_sizes.size();
    auto end_index = (j + 1) * output_size / batch_sizes.size();
    auto output = std::vector<float>(output_data.begin() + start_index, output_data.begin() + end_index);

    // 处理输出结果
    // ...
  }
}

需要注意的是，在拼接输入数据时，不同的 batch size 的数据要保证维度相同，即在各个维度上的大小应该一致。在处理输出结果时，需要将输出结果按照 batch size 分组，然后进行相应的处理。

获取一个batchsize批次的数据

在训练模型时，数据通常会被分成多个批次(batch)进行计算，每个批次包含一定数量的数据样本。获取一个batchsize批次的数据，是指从数据集中随机选择一定数量的数据样本作为一个批次的数据输入到模型中进行计算，用于训练或测试模型。在上面的代码中，通过`next(iter_train)`和`next(iter_test)`从`train_loader`和`test_loader`中获取一个batchsize批次的数据。