C++ onnx学习

你想学习关于使用 C++ 来加载和运行 ONNX 模型吗？下面是一个简单的指南，帮助你入门：

1. 安装 ONNX 运行时库：首先，你需要安装 ONNX 运行时库，它允许你加载和运行 ONNX 模型。你可以从官方的 ONNX GitHub 仓库中下载适用于你的平台的预编译库。

2. 加载 ONNX 模型：使用 ONNX 运行时库提供的 API，你可以加载 ONNX 模型并创建一个运行时环境。这个环境将用于加载和运行模型。

3. 准备输入数据：在运行模型之前，你需要准备输入数据。根据你的模型，你可能需要提供一个或多个输入张量。

4. 运行模型：使用运行时环境中的 API，你可以将输入数据传递给模型，并获取模型的输出。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何加载和运行一个 ONNX 模型：

#include <iostream>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 加载 ONNX 模型
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime");
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Session session(env, "path_to_your_model.onnx", session_options);

    // 准备输入数据
    std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0};
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(env, input_data.data(), input_data.size(),
                                                              {1, input_data.size()});

    // 运行模型
    std::vector<const char*> input_names = session.GetInputNames();
    std::vector<Ort::Value> input_tensors = {input_tensor};
    std::vector<const char*> output_names = session.GetOutputNames();
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(),
                                                         input_tensors.data(), input_tensors.size(),
                                                         output_names.data(), output_names.size());

    // 获取模型的输出
    Ort::Value& output_tensor = output_tensors[0];
    float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();

    // 打印输出结果
    for (size_t i = 0; i < output_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount(); ++i) {
        std::cout << output_data[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

记得替换 `path_to_your_model.onnx` 为你的模型的路径。这个示例假设你的模型接受一个包含三个元素的输入张量，并输出一个浮点数张量。

希望这个简单的指南能帮助到你入门 C++ 中使用 ONNX 运行时库加载和运行 ONNX 模型。如果你有更多问题，请随时提问！