C#使用onnx文件推理模型

C#可以使用ONNX文件进行推理模型。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型交换格式，它可以在不同的深度学习框架之间共享和转换模型。

要在C#中使用ONNX文件进行推理模型，你可以使用ONNX Runtime库。ONNX Runtime是一个跨平台的开源库，可以加载和运行ONNX模型。

下面是一个简单的示例代码，展示了如何在C#中使用ONNX Runtime进行推理模型：

using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加载ONNX模型
        var modelPath = "path/to/your/model.onnx";
        var sessionOptions = new SessionOptions();
        var session = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions);

        // 准备输入数据
        var inputName = session.InputMetadata.Keys.First();
        var inputMeta = session.InputMetadata[inputName];
        var shape = inputMeta.Dimensions.ToArray();
        var input = new float[shape[0], shape[1], shape[2]]; // 根据模型输入的形状创建输入数据

        // 运行推理
        var inputs = new NamedOnnxValue[] { NamedOnnxValue.CreateFromTensor(inputName, input) };
        using (var results = session.Run(inputs))
        {
            // 获取输出数据
            var outputName = session.OutputMetadata.Keys.First();
            var outputMeta = session.OutputMetadata[outputName];
            var output = results.First().AsTensor<float>();

            // 处理输出数据
            // ...

            Console.WriteLine("Inference completed successfully.");
        }
    }
}

在这个示例中，你需要替换`modelPath`为你的ONNX模型的路径。然后，你可以根据模型输入的形状创建输入数据，并将其传递给`session.Run`方法进行推理。最后，你可以处理输出数据以获得推理结果。

这只是一个简单的示例，你可能需要根据你的具体模型和需求来调整代码。你还可以使用ONNX Runtime的其他功能，例如设置计算设备、获取中间层输出等。

希望这个示例对你有帮助！