同时用onnxruntime和directML进行推理

ONNXRuntime 和 DirectML 都是用于机器学习推理的强大工具，它们可以在不同的平台上提供高效的计算能力。同时使用它们进行推理可以带来以下优势：

1. **多样性**：ONNXRuntime 支持多种框架转换后的 ONNX 模型，而 DirectML 更擅长利用 GPU 进行高性能计算。结合两者，你可以针对不同的模型和硬件选择最佳路径。

2. **灵活性**：如果模型已经被优化成 ONNX 格式，ONNXRuntime 可以方便地跨平台运行。而 DirectML 如果在设备上可用，对于深度学习密集型的任务会有更快的速度。

3. **性能提升**：对于那些能在 DirectML 环境下加速运算的模型，可以先用 ONNXRuntime 转换到 ONNX，然后利用 DirectML 进行更高效的数据流处理。

下面是一个简单的示例，展示了如何在 C++ 中使用 ONNXRuntime 和 DirectML 分别对相同的 ONNX 模型进行推理：

// 使用ONNXRuntime
std::shared_ptr<ORT::InferenceSession> ortSession = ORT::ReadFontModel("model.onnx");
const OrtValue* ortOutput = ortSession->Run(/*输入数据*/);

// 使用DirectML
Microsoft::WRL::ComPtr<IDirectMLDevice> dmlDevice;
// 创建DirectML上下文和管道
auto dmlResult = dmlDevice->LoadModelFromBytes(modelBinary, modelDesc);
IDMLComputeSession* dmlSession = nullptr;
if (dmlResult.Succeeded()) {
    dmlSession = dmlPipeline->CreateComputeSession();
    float* dmlOutput = new float[/*输出大小*/];
    dmlSession->ExecuteAsync(/*输入数据*/, dmlOutput, /*其他参数*/);
}

// 结果比较和处理
// ortOutput -> 处理 ort 输出
// dmlOutput -> 处理 dml 输出

// 清理资源
ortSession.reset();
delete[] dmlOutput;
if (dmlSession) {
    dmlSession->Close();
}