python onnx 部署

使用Python进行ONNX模型的部署可以通过以下步骤进行：

1. 首先，安装ONNX Runtime库。ONNX Runtime是一个用于在多个平台上运行ONNX模型的高性能推理引擎。可以使用pip命令进行安装：

   pip install onnxruntime

2. 接下来，加载ONNX模型。可以使用onnxruntime库中的InferenceSession类来加载ONNX模型文件，例如：

   import onnxruntime
   
   model_path = "path/to/your/model.onnx"
   session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

3. 准备输入数据。根据模型的输入要求，准备输入数据以供推理使用。可以使用numpy数组或字典来表示输入数据。

4. 进行推理。通过调用InferenceSession对象的run方法来进行推理，将输入数据作为参数传递给该方法，例如：

   input_data = {"input": input_array}
   output = session.run([], input_data)

5. 处理输出结果。根据模型的输出要求，对推理的输出结果进行处理和解释。

通过以上步骤，可以使用Python进行ONNX模型的部署和推理。具体的部署过程可能会根据具体的应用场景和需求有所差异，可以根据实际情况进行相应的调整和扩展。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [onnx和pytorch，tensorrt 推理速度对比GPU CPU](https://blog.csdn.net/weixin_37989267/article/details/126243985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [Python上用 ONNXruntime 部署自己的模型【onnx标准 & onnxRuntime加速推理引擎】](https://blog.csdn.net/u013250861/article/details/127911948)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [python开发Youtube官方调用接口，支持一键部署！！！](https://download.csdn.net/download/L_huiger/88221247)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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