请编写Android 运行onnx模型的代码

要在 Android 上运行 ONNX 模型，可以使用 TensorFlow Lite。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 'org.tensorflow:tensorflow-lite:2.4.0'
}

2. 加载模型

在代码中加载 ONNX 模型并创建一个 TensorFlow Lite 解释器：

// 加载模型
MappedByteBuffer model = loadModelFile();

// 创建解释器
Interpreter.Options options = new Interpreter.Options();
Interpreter interpreter = new Interpreter(model, options);

loadModelFile() 方法可以根据模型文件的路径加载模型，如下所示：

private MappedByteBuffer loadModelFile() throws IOException {
  AssetFileDescriptor fileDescriptor = context.getAssets().openFd("model.onnx");
  FileInputStream inputStream = new FileInputStream(fileDescriptor.getFileDescriptor());
  FileChannel fileChannel = inputStream.getChannel();
  long startOffset = fileDescriptor.getStartOffset();
  long declaredLength = fileDescriptor.getDeclaredLength();
  return fileChannel.map(FileChannel.MapMode.READ_ONLY, startOffset, declaredLength);
}

3. 运行模型

将输入数据传递给解释器，然后运行模型并获取输出数据：

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

// 获取输入和输出 Tensor
Tensor inputTensor = interpreter.getInputTensor(0);
Tensor outputTensor = interpreter.getOutputTensor(0);

// 将输入数据复制到输入 Tensor
inputTensor.loadArray(input);

// 运行模型
interpreter.run();

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

// 处理输出数据
processOutputData(output);

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 TensorFlow Lite 代码示例，可以加载并运行 ONNX 模型。但是要注意，不是所有的 ONNX 模型都可以直接在 TensorFlow Lite 中运行，有时需要进行转换或重新训练。