onnxruntime onnx 动态输入

ONNXRuntime是一个高性能的开源库，用于运行由ONNX（开放神经网络交换格式）定义的模型。ONNX是一种跨平台的标准模型格式，可以表示各种深度学习框架生成的模型。动态输入支持是指ONNXRuntime允许模型处理输入形状未知或者在运行时动态变化的情况。

在ONNXRuntime中，如果你有一个模型设计为接受静态输入形状，即所有输入在模型创建时已经确定，但是你想让模型能够适应某些情况下的动态输入，你可以通过几种方式实现：

1. **检查输入尺寸**：在运行前，你可以先检查实际提供的输入是否符合模型期望的最小或最大维度范围，并相应调整。

2. **使用变长张量（Variable-length Tensors）**：ONNX Runtime 提供了对可变长度张量的支持，这意味着你可以传递一个序列类型的输入，其长度可以在运行时改变。

3. **构建动态轴（Dynamic Axes）**：动态轴允许你在运行时提供输入的维度信息，这在处理批次大小等可变维度时很有用。

4. **模型修改**：如果可能的话，你还可以尝试修改原始模型以支持动态输入，例如添加条件分支或使用可扩展的架构。

然而，需要注意的是，并非所有的ONNX模型都支持动态输入，一些模型需要固定的输入形状才能保证计算图的一致性和效率。所以在使用前，最好确认你的模型是否兼容动态输入并查阅相应的文档。

相关问题

onnxruntime 动态输入推理

onnxruntime 支持动态输入推理，即输入张量的形状（shape）可以在推理时根据实际输入数据动态调整。这在一些应用中非常有用，比如图像分割，输入图片大小不一时，可以根据实际输入图片大小动态调整输入张量的形状。

使用 onnxruntime 进行动态输入推理需要先创建一个 SessionOptions 对象，设置 enable_dynamic_shape 属性为 true，然后在创建 Session 时将此对象传入。

示例代码如下：

import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 创建 SessionOptions 对象
options = ort.SessionOptions()
options.enable_dynamic_shape = True

# 创建 Session
session = ort.InferenceSession("model.onnx", options)

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

# 动态调整输入张量形状
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_shape = [1, 3, 112, 112]  # 新的形状
session.set_shape(input_name, input_shape)

# 推理
output = session.run(None, {input_name: input_data})

在上面的示例代码中，先创建了一个 SessionOptions 对象，并将 enable_dynamic_shape 设置为 true。然后创建 Session 时将此对象传入。在推理之前，先创建一个输入张量，然后通过 session.get_inputs() 获取输入张量的名称，再调用 session.set_shape() 方法动态调整输入张量的形状。最后调用 session.run() 方法进行推理。

onnxruntime C++ 动态batch推理yolov5

好的，针对您的问题，我可以给您一些初步的思路：

1. 首先，您需要使用 ONNX 格式的 YOLOv5 模型，并使用 ONNX Runtime 进行推理。您可以使用官方提供的 onnxruntime C++ API 进行推理。您需要确保您的 ONNX Runtime 版本支持动态 batch 推理。

2. 在进行推理之前，您需要设置模型输入的形状。对于动态 batch 推理，您需要将输入形状设置为 [batch_size, 3, input_height, input_width]。其中 batch_size 可以是任何正整数，而 input_height 和 input_width 则需要与您的模型输入大小相匹配。

3. 推理的时候，您需要将输入数据按照 batch_size 分割成多个 batch，然后依次进行推理。您可以使用 onnxruntime 提供的 Run() 接口进行推理。

4. 在推理完成之后，您需要将多个 batch 的输出结果合并成一个输出结果。具体合并方式可以根据您的需求进行设计。

希望这些初步的思路能够对您有所帮助。如果您有更具体的问题，可以继续咨询我。