获取onnx模型的classes

获取ONNX模型的classes需要先知道这个模型是针对什么任务进行训练的。如果是分类任务（如图像分类），那么classes就是指图像分类的类别名称；如果是目标检测任务，那么classes就是指检测的目标名称。

一般来说，在训练模型的时候，会将类别信息保存在模型中。因此，在使用ONNX模型时，可以从模型中获取类别信息。以下是获取ONNX模型类别和类别名称的示例：

import onnxruntime as rt

# 加载ONNX模型
session = rt.InferenceSession('model.onnx')

# 获取模型的类别
type_info = session.get_outputs()[0].type
type = type_info.tensor_type.elem_type

# 获取模型的类别名称
classes = session.get_outputs()[1].name
class_names = session.get_output_by_name(classes).shape

print("ONNX模型的类别为：", type)
print("ONNX模型的类别名称为：", class_names)

其中，"model.onnx"是ONNX模型的文件路径。通过调用session.get_outputs()[1].name获取类别名称的名称，再通过调用session.get_output_by_name(classes).shape获取类别名称的形状。需要注意的是，获取类别名称的方式可能因模型而异，具体需要根据模型的定义来确定。