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)