python的onnx推理
时间: 2023-07-29 22:10:19 浏览: 50
对于Python的ONNX推理,你可以使用ONNX Runtime库来加载和运行ONNX模型。下面是一个简单的示例代码,展示了如何使用Python进行ONNX推理:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
model_path = 'path/to/your/model.onnx'
session = ort.InferenceSession(model_path)
# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()\[0\].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output_name = session.get_outputs()\[0\].name
output = session.run(\[output_name\], {input_name: input_data})
# 打印输出结果
print(output)
```
在这个示例中,首先使用`InferenceSession`类加载ONNX模型。然后,通过`get_inputs()`方法获取输入节点的信息,并使用`get_outputs()`方法获取输出节点的信息。接下来,准备输入数据,并使用`run()`方法进行推理。最后,打印输出结果。
请注意,你需要将`model_path`替换为你自己的ONNX模型的路径,并根据模型的输入要求准备相应的输入数据。
希望这个示例能帮助你进行Python的ONNX推理!