python推理onnx代码

对于Python推理ONNX代码，你可以使用ONNX Runtime库来加载和运行ONNX模型。下面是一个简单的示例代码：

import onnxruntime as rt

# 加载ONNX模型
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')

# 准备输入数据
input_data = {
    'input': input_value
}

# 运行推理
output_data = sess.run(None, input_data)

# 打印输出结果
print(output_data)

在这个示例中，你需要将`model.onnx`替换为你自己的ONNX模型文件名，并准备好适合模型的输入数据。运行`sess.run(None, input_data)`可以得到模型的输出结果。

相关问题

python 运行 onnx模型 进行推理的代码

可以使用 onnxruntime 库来运行 onnx 模型进行推理，以下是一个简单的 Python 代码示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')

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

# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})

# 输出结果
print(output)

其中，`model.onnx` 是你的 onnx 模型文件名，`input` 是模型的输入名称，`input_data` 是输入数据，`output` 是模型的输出结果。

python的onnx推理

对于Python的ONNX推理，你可以使用ONNX Runtime库来加载和运行ONNX模型。下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python进行ONNX推理：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载ONNX模型
model_path = 'path/to/your/model.onnx'
session = ort.InferenceSession(model_path)

# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()\[0\].name
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 进行推理
output_name = session.get_outputs()\[0\].name
output = session.run(\[output_name\], {input_name: input_data})

# 打印输出结果
print(output)

在这个示例中，首先使用`InferenceSession`类加载ONNX模型。然后，通过`get_inputs()`方法获取输入节点的信息，并使用`get_outputs()`方法获取输出节点的信息。接下来，准备输入数据，并使用`run()`方法进行推理。最后，打印输出结果。

请注意，你需要将`model_path`替换为你自己的ONNX模型的路径，并根据模型的输入要求准备相应的输入数据。

希望这个示例能帮助你进行Python的ONNX推理！