unity onnx

### 如何在Unity中使用ONNX模型

为了在Unity中利用ONNX模型，通常会采用中间件或库来加载并执行这些模型。一种常见的方式是通过ML.NET或TensorFlowSharp等框架间接支持ONNX模型，因为它们提供了C#接口以便更好地与Unity环境兼容。

对于直接集成ONNX模型到Unity项目中的情况，可以考虑使用`ONNX Runtime`作为推理引擎[^1]。这允许开发者编译针对特定平台优化过的原生二进制文件，并将其嵌入至游戏或其他应用程序内运行预测任务。具体实现步骤如下：

#### 安装依赖项
首先，在Unity环境中安装必要的NuGet包管理器插件以及下载对应的ONNX Runtime版本。确保所选runtime适用于目标操作系统架构（Windows, Linux 或 macOS），并且考虑到性能因素可以选择GPU加速版如果硬件条件允许的话。

#### 加载ONNX模型
接着创建一个新的MonoBehaviour脚本用于初始化和调用ONNX runtime实例。在此过程中需指定要使用的.onnx文件路径，并设置输入张量形状参数匹配训练好的网络结构需求。

using System;
using UnityEngine;

public class OnnxModelLoader : MonoBehaviour {
    private OrtSession session; // ONNX Runtime Session object
    
    void Start(){
        string modelPath = "Assets/Models/mymodel.onnx";
        var options = new SessionOptions();
        this.session = new OrtSession(modelPath,options);
    }
}

#### 准备数据并获取输出结果
当准备好向量化后的特征向量之后就可以传给已加载完毕的session对象来进行前向传播计算得到最终分类标签或者其他形式的结果表示了。

void Predict(float[] inputData){
    using(var inputTensor = DenseTensor<float>.CreateFromArray(inputData)){
        IDisposableDictionary<string,IDisposableDisposableEnumerable<处置able>> feeds = new Dictionary<string,IDisposable>();
        feeds.Add("input",new[]{inputTensor});
        
        using(IDisposableDictionary<string,IDisposable> results = await this.session.RunAsync(feeds)){
            foreach(KeyValuePair<string,IDisposable> pair in results){
                Debug.Log($"Output tensor named {pair.Key} has shape:");
                
                if(pair.Value is IDisposableTensor outputTensor){
                    float[] resultArray=outputTensor.ToFlatArray<float>();
                    
                    for(int i=0;i<resultArray.Length;++i){
                        Debug.Log(resultArray[i]);
                    }
                }else{
                    throw new InvalidOperationException("Unexpected type of output");
                }
            }
        }
    }
}

上述代码片段展示了如何准备输入数据并通过异步方式获得来自ONNX模型的预测结果。需要注意的是实际应用时应当根据具体的API文档调整细节部分以适应不同场景下的开发要求[^2]。