c++ onnx推理

C++ ONNX推理是指在C++环境中使用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式进行模型的预测和计算的过程。ONNX是一个跨平台的神经网络模型交换格式，它允许不同深度学习框架之间的模型转换和部署。在C++中进行ONNX推理通常涉及以下步骤：

1. **模型加载**：首先，你需要使用ONNX库加载已经训练好的ONNX模型文件。

#include <onnx/onnx.hpp>
std::unique_ptr<onnx::ModelProto> model = onnx::load_model_from_string(model_str);

2. **解析模型**：将加载的模型解析为可操作的数据结构。

std::shared_ptr<const onnx::GraphProto> graph = model->graph();

3. **创建执行器**：使用ONNX Runtime（ORT）创建一个执行器来运行模型的计算图。

ort::Session sess{model_path};

4. **输入准备**：根据模型的输入格式，将数据转化为适当格式，并设置到执行器中。

ort::Array data; // 根据模型输入构建Array
sess.run({{"input_name", data}});

5. **模型推理**：执行模型计算，通常返回一个输出数组或Tensor。

ort::OrtValue output = sess.get_output(0); // 获取第一个输出
auto* tensor = output.as_tensor<T>();

6. **结果处理**：将推理结果转换回用户可理解的数据类型并进行后续处理。

std::vector<float> predictions(tensor->data(), tensor->data() + tensor->dim_size(0));