怎样使用java运行onnx模型

您可以使用Java的DeepLearning4j（DL4J）库来加载和运行Onnx模型。首先，您需要使用ONNX Runtime将模型转换为可在Java中使用的形式。然后，您可以在DL4J中使用Model.Import方法加载模型并运行它。具体步骤可能会因您使用的模型和工具而异，您可以查阅相关文档获取更详细的指导。

相关问题

java调用onnx模型

Java可以通过ONNX Runtime来调用ONNX模型。ONNX Runtime是一个高性能、跨平台、开源的推理引擎，可以在多种硬件和操作系统上运行，支持Java、C++、C#等多种编程语言。

以下是使用Java调用ONNX模型的基本步骤：

1. 下载ONNX Runtime的Java API库，并将其添加到Java项目中。

2. 加载ONNX模型，并创建一个推理会话。

OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions opts = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, opts);

其中，modelPath为ONNX模型文件的路径。

3. 准备输入数据，并将其传入推理会话。

float[][] inputData = new float[1][inputSize];
// 填充输入数据
OrtValue inputTensor = OrtValue.createTensor(env, inputData);
session.run(Collections.singletonMap(inputName, inputTensor), outputNames);

其中，inputName为模型的输入名称，outputNames为模型的输出名称列表。

4. 获取输出数据。

OrtValue outputTensor = outputs.get(outputName);
float[] outputData = (float[]) outputTensor.getValue();

其中，outputName为模型的输出名称。

完整示例代码：

// 加载ONNX模型
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions opts = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, opts);

// 准备输入数据
float[][] inputData = new float[1][inputSize];
// 填充输入数据
OrtValue inputTensor = OrtValue.createTensor(env, inputData);

// 运行推理
List<String> outputNames = session.getOutputNames();
Map<String, OrtValue> outputs = session.run(Collections.singletonMap(inputName, inputTensor), outputNames);

// 获取输出数据
OrtValue outputTensor = outputs.get(outputName);
float[] outputData = (float[]) outputTensor.getValue();

请编写在android平台使用onnxruntime运行onnx模型的代码？

要在 Android 平台使用 ONNX Runtime 运行 ONNX 模型，可以使用 ONNX Runtime for Java。以下是一个简单的代码示例：

1. 添加依赖项

在 app/build.gradle 文件中添加以下依赖项：

dependencies {
  implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime-android:1.7.1'
}

2. 加载模型

在代码中加载 ONNX 模型并创建一个 ONNX Runtime 推理会话：

// 创建推理会话
OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();
OrtSession.SessionOptions options = new OrtSession.SessionOptions();
OrtSession session = env.createSession(modelPath, options);

// 获取输入和输出 Tensor
OrtSession.Result inputResult = session.getInput(0);
OrtSession.Result outputResult = session.getOutput(0);

其中，modelPath 是 ONNX 模型的路径。

3. 运行模型

将输入数据传递给推理会话，然后运行模型并获取输出数据：

// 准备输入数据
float[][][] input = prepareInputData();

// 将输入数据复制到输入 Tensor
inputResult.loadFloats(input);

// 运行模型
session.run();

// 获取输出数据
float[][] output = new float[1][10];
outputResult.getFloats(output);

// 处理输出数据
processOutputData(output);

其中，prepareInputData() 方法可以准备输入数据，processOutputData() 方法可以处理输出数据。

这是一个简单的 ONNX Runtime for Java 代码示例，可以加载并运行 ONNX 模型。