python 如何调用onnx函数
时间: 2023-09-13 14:13:53 浏览: 51
要在Python中调用ONNX函数,你需要先安装ONNX运行时库和ONNX Python包。可以通过以下命令安装:
```
!pip install onnxruntime
```
一旦安装完成,你可以在Python中按照下面的方式使用ONNX模型:
```python
import onnxruntime
# 加载模型
sess = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
# 准备模型输入数据
input_data = prepare_input_data()
# 运行模型
results = sess.run([], {'input': input_data})
```
其中,'model.onnx'为你的ONNX模型文件路径,'input_data'为你的模型输入。运行模型后,'results'将包含模型输出。
相关问题
python 使用455版本opencv写一个可以调用onnx模型的程序
首先,确保你已经安装了OpenCV 4.5.5和ONNX Runtime库。
然后,你可以使用以下代码加载ONNX模型并在OpenCV中使用它进行推理:
```python
import cv2
import numpy as np
import onnxruntime as ort
# 加载 ONNX 模型
ort_session = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 读取图像并进行预处理
img = cv2.imread("test.jpg")
img = cv2.resize(img, (224, 224))
img = img.astype('float32') / 255.0
img = np.transpose(img, [2, 0, 1])
img = np.expand_dims(img, axis=0)
# 执行推理
inputs = {ort_session.get_inputs()[0].name: img}
outputs = ort_session.run(None, inputs)
# 处理输出结果
result = np.argmax(outputs)
# 显示结果
cv2.imshow("Result", result)
cv2.waitKey(0)
```
在这个例子中,我们假设我们的ONNX模型是一个分类器,并且输入图像大小为224x224。我们首先加载模型,然后读取图像并进行预处理。我们将图像转换为浮点数格式,并缩放到[0,1]的范围内。然后,我们将图像转换为(NCHW)格式,其中N是批次大小,C是通道数,H和W是图像高度和宽度。我们使用`np.expand_dims`函数将图像扩展为一个四维张量,批次大小为1。最后,我们将输入数据作为字典传递给ONNX运行时的`session.run`方法,并将结果转换为最终的输出结果。
注意,此代码仅用于演示目的,并且需要根据你的模型和数据进行修改。
python diao用yolo onnx
引用: Python被称为胶水语言,其优势是能够粘结各种不同的语言。同时,Python有着更大的“亲民性”,很容易进行开发。但是,Python最大的问题就是计算速度不够。通常可以用CUDA或者C对一个Python程序进行加速。
引用:Python能够找出字符串开头和末尾多余的空白。要确保字符串末尾没有空白,可以使用方法rstrip()。
关于您提到的Python使用Yolo ONNX,我很抱歉,我无法在您提供的引用内容中找到与此相关的信息。请提供更多关于Python使用Yolo ONNX的具体上下文或内容,以便我能为您提供更准确的回答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python调用C++中的函数【最简明教程】](https://blog.csdn.net/leviopku/article/details/83824625)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [python](https://blog.csdn.net/qq_36523282/article/details/127815556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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