C#调用ONNX模型

在C#中调用ONNX模型，可以使用ONNX Runtime来实现。下面是一个简单的示例代码，展示了如何加载ONNX模型并使用它进行预测：

using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加载ONNX模型
        var session = new InferenceSession("path/to/your/model.onnx");

        // 准备输入数据
        var inputMeta = session.InputMetadata;
        var inputName = inputMeta.Keys.First();
        var shape = inputMeta[inputName].Dimensions.ToArray();
        var inputTensor = new DenseTensor<float>(shape);
        
        // 设置输入数据
        // 注意：这里需要根据模型的输入要求，将数据填充到inputTensor中
        // 这里只是个示例，实际需要根据模型的输入要求来处理数据
        float[] inputData = new float[shape.Length];
        // 填充inputData数组
        
        inputTensor.CopyFrom(inputData);

        // 准备输出数据
        var outputMeta = session.OutputMetadata;
        var outputName = outputMeta.Keys.First();
        var outputShape = outputMeta[outputName].Dimensions.ToArray();
        var outputTensor = new DenseTensor<float>(outputShape);

        // 运行预测
        session.Run(new[] { inputName }, new[] { inputTensor }, new[] { outputName }, new[] { outputTensor });

        // 处理输出结果
        var outputData = outputTensor.ToArray();

        // 输出结果
        foreach (var value in outputData)
        {
            Console.WriteLine(value);
        }
    }
}

请确保已经安装了ONNX Runtime NuGet包，并将路径 "path/to/your/model.onnx" 替换为你自己的ONNX模型文件路径。在代码中，你需要根据模型的输入要求，将数据填充到inputTensor中，并根据模型的输出要求来处理输出结果。