如何查看onnx模型输入名称
时间: 2023-12-08 15:06:59 浏览: 17
您可以使用 `onnxruntime` 库来加载 ONNX 模型并查看其输入和输出。以下是一个简单的示例代码,演示如何加载模型并查看其输入和输出名称:
```
import onnxruntime
# 加载模型
model_path = "path/to/your/onnx/model.onnx"
sess = onnxruntime.InferenceSession(model_path)
# 查看输入名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
print("Input name:", input_name)
# 查看输出名称
output_name = sess.get_outputs()[0].name
print("Output name:", output_name)
```
在这个示例中,我们首先使用 `InferenceSession` 类加载了 ONNX 模型,然后使用 `get_inputs()` 和 `get_outputs()` 方法来分别获取输入和输出张量的信息。这些方法返回一个列表,每个元素表示一个输入或输出张量,包括名称、形状和数据类型等信息。在这里,我们只取第一个张量作为示例。
请注意,如果您的模型有多个输入或输出张量,您需要使用适当的索引来获取它们的名称。
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();
```
onnx模型为什么不支持多个输入
ONNX模型支持多个输入,但是需要在模型设计和导出时进行相应的设置。在ONNX模型中,每个输入都需要定义其名称、数据类型、形状等信息,并且需要保证每个输入都与模型的计算图中的某些节点相连。因此,在导出ONNX模型时,需要确保模型的输入信息正确且完整,才能够支持多个输入。同时,在使用ONNX模型时,也需要根据模型的输入信息进行相应的数据预处理和输入设置,以保证模型的正确运行。
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