import onnxruntime as ort

### 导入并使用ONNX Runtime库

为了成功导入和使用 `onnxruntime` 库，在Python环境中需先安装该库。通常情况下，可以通过pip工具来完成这一操作：

pip install onnxruntime

一旦安装完毕，可以在脚本中通过如下方式引入此库[^2]。

#### 加载模型与初始化会话

加载一个已经训练好的ONNX模型文件(.onnx)，创建推理会话对象用于后续的数据预测工作。

import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession("path/to/your/model.onnx", providers=['CPUExecutionProvider'])

这里指定了执行提供者为CPU，默认情况下这是唯一可用的选择；如果有GPU支持，则可以考虑指定其他类型的加速器作为参数传递给`InferenceSession()`函数。

#### 准备输入数据

对于大多数机器学习任务而言，准备待测样本非常重要。这些测试集应该按照原始训练过程中所定义的方式进行预处理，比如缩放、归一化等。假设我们有一个名为`input_data`的NumPy数组表示要送入网络中的特征向量。

import numpy as np
# 假设 input_data 是经过适当转换后的 NumPy 数组形式的输入数据
input_name = sess.get_inputs()[0].name  # 获取第一个输入张量的名字
pred_onx = sess.run(None, {input_name: input_data.astype(np.float32)})[0]

上述代码片段展示了如何获取模型的第一个输入节点名称，并将其设置为字典键值对的一部分传送给`run()`方法来进行前向传播计算得到最终的结果。

由于Linux平台默认链接视图下所有的符号都是全局可见的，这可能会引发冲突或程序崩溃的风险。因此建议开发者们遵循良好的设计原则，仅导出必要的接口函数以减少潜在风险[^3]。