onnxruntime 运行 .h5模型

ONNX Runtime（简称ORT）是一个高性能的开源库，专为运行ONNX（开放神经网络交换格式）模型而设计。如果你有一个训练好的.h5（通常用于Keras模型）文件，你可以将其转换为ONNX格式，然后利用ONNX Runtime来加载和运行这个模型。

首先，你需要将.h5模型转换为ONNX。可以使用如`tf2onnx`工具（对于TensorFlow模型）或`keras2onnx`（针对Keras模型）进行转换。转换过程大致如下：

1. **安装所需工具**：

   pip install tf2onnx keras2onnx

2. **将.h5转ONNX**：

   import tensorflow as tf
   from tensorflow.keras.models import load_model

   model = load_model('your_model.h5')
   onnx_model_path = 'model.onnx'
   tf2onnx.convert_keras(model, onnx_model_path)

3. **使用ONNX Runtime加载并运行模型**：

   import onnxruntime
   sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)
   
   input_data = ... # 准备输入数据
   output = sess.run(None, {'input_name': sess.get_inputs()[0].name, 'input_data': input_data})

记得检查转换后的ONNX模型是否准确无误，因为.h5和ONNX之间的转换可能会丢失一些信息。