C++使用onnxruntime库进行模型推理

C++使用ONNXRuntime库进行模型推理意味着你可以利用ONNX Runtime (ORT) 这个跨平台的高性能深度学习推理引擎，在C++环境中加载、运行和管理预训练的ONNX模型。ONNX是一种开放源代码的神经网络交换格式，许多深度学习框架可以将其模型导出为ONNX文件。

以下是使用ONNXRuntime进行模型推理的基本步骤：

1. 安装ONNXRuntime：首先需要从GitHub上下载并安装ORuntime的C++版本，通常可以通过包管理器如vcpkg或直接从源码构建。

2. 加载模型：通过`ort::Session`类创建一个会话，然后使用`LoadModel`函数加载ONNX模型文件。

std::string model_path = "path_to_your_model.onnx";
std::unique_ptr<ort::InferenceSession> session(ort::SessionOptions(), model_path);

3. 准备输入数据：将实际的数据转换为ONNX支持的格式，并根据模型的需求设置正确的形状和类型。

4. 执行推理：调用`Run`函数，传入输入和输出名字以及输入张量，获取预测结果。

std::vector< OrtValue > inputs;
// Prepare input tensors...

std::vector<const char*> output_names{"output_0"};
std::vector<OrtValue> outputs;

session->Run(inputs, output_names, {}, &outputs);

5. 解析输出：从`OrtValue`中提取和处理模型的输出结果。