onnxruntime onnx推理代码是什么

在ONNXRuntime中进行ONNX模型的推理，你需要使用它提供的Python API。下面是一个简单的示例，展示了如何使用ONNXRuntime加载模型并进行预测：

import onnxruntime as ort

# 加载模型
model_path = "path_to_your_onnx_model.onnx"
ort_session = ort.InferenceSession(model_path)

# 准备输入数据
input_data = {
    # 输入变量名（根据模型定义）
    'input_0': np.array(your_input_data, dtype=np.float32)
}

# 进行推理
inputs = {session.get_inputs()[i].name: input_data[i] for i in range(len(input_data))}
outputs = ort_session.run(None, inputs)

# 获取预测结果
output_data = outputs[0]

在这个例子中，首先导入了`onnxruntime`库，然后加载了一个ONNX模型。接着准备输入数据，这里的`np.array`可以根据实际模型的需求来填充。`ort_session.run`用于执行模型推理，返回的结果存储在`output_data`中。

记得替换`model_path`为你实际模型的路径，以及根据模型结构调整输入数据的部分。

相关问题

onnxruntime 动态输入推理

onnxruntime 支持动态输入推理，即输入张量的形状（shape）可以在推理时根据实际输入数据动态调整。这在一些应用中非常有用，比如图像分割，输入图片大小不一时，可以根据实际输入图片大小动态调整输入张量的形状。

使用 onnxruntime 进行动态输入推理需要先创建一个 SessionOptions 对象，设置 enable_dynamic_shape 属性为 true，然后在创建 Session 时将此对象传入。

示例代码如下：

import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 创建 SessionOptions 对象
options = ort.SessionOptions()
options.enable_dynamic_shape = True

# 创建 Session
session = ort.InferenceSession("model.onnx", options)

# 输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 动态调整输入张量形状
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_shape = [1, 3, 112, 112]  # 新的形状
session.set_shape(input_name, input_shape)

# 推理
output = session.run(None, {input_name: input_data})

在上面的示例代码中，先创建了一个 SessionOptions 对象，并将 enable_dynamic_shape 设置为 true。然后创建 Session 时将此对象传入。在推理之前，先创建一个输入张量，然后通过 session.get_inputs() 获取输入张量的名称，再调用 session.set_shape() 方法动态调整输入张量的形状。最后调用 session.run() 方法进行推理。

onnxruntime 动态batch推理 处理数据

在进行动态 batch 推理时，需要注意如何处理输入数据和输出数据。

对于输入数据，我们需要根据当前 batch size 动态地生成输入张量，并将其传递给 `session.Run()` 方法进行推理。在 Python API 中，可以使用 NumPy 数组来表示输入张量；在 C++ API 中，需要手动创建输入张量的 value 对象，并将其包装到 vector 中传递给 `session.Run()` 方法。需要注意的是，不同 batch size 的输入张量的形状可能不同，因此需要根据当前 batch size 动态地计算输入张量的形状。

对于输出数据，我们可以使用与固定 batch size 推理相同的方式来处理。在 Python API 中，输出结果是一个 NumPy 数组的列表；在 C++ API 中，输出结果是一个 value 对象的 vector。在处理输出结果时，需要注意不同 batch size 的输出结果的形状可能不同，因此需要根据当前 batch size 动态地计算输出结果的形状。

下面是一个示例代码，演示如何使用 NumPy 数组处理输入数据和输出数据：

import numpy as np
import onnxruntime

# 创建一个模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 定义输入张量的形状
input_shape = sess.get_inputs()[0].shape

# 定义要执行的 batch size
batch_sizes = [1, 2, 3]

# 动态推理
for batch_size in batch_sizes:
    # 创建输入张量
    input_dim = [batch_size] + list(input_shape[1:])
    input_data = np.random.randn(*input_dim).astype(np.float32)

    # 执行推理
    output = sess.run(None, {sess.get_inputs()[0].name: input_data})

    # 处理输出结果
    output_dim = [batch_size] + list(output[0].shape[1:])
    output_data = output[0].reshape(output_dim)
    # ...

在这个示例中，我们首先创建了一个 `InferenceSession` 对象，然后获取了输入张量的形状。接着，我们定义了要执行的 batch size 列表，并在循环中动态地生成输入张量，并将其传递给 `sess.run()` 方法进行推理。最后，我们可以使用 NumPy 数组处理输出结果，例如将其重新 reshape 成与当前 batch size 对应的形状。