onnxruntime加载onnx文件，修改指定reshape层的输出维度为固定值

ONNX Runtime (ORT)是一个高性能的开源库，用于运行训练好的ONNX模型。如果你想在ORT中加载ONNX文件，并修改某个Reshape层的输出维度为固定的值，可以按照以下步骤操作：

1. **安装ONNX Runtime**：
首先需要从GitHub上下载并安装最新版本的ONNX Runtime。你可以通过pip安装：

   pip install onnxruntime

2. **加载ONNX模型**：
使用`ort_session.py`模块中的`InferenceSession`来加载模型：

   import onnxruntime as ort

   model_path = "path_to_your_model.onnx"
   session = ort.InferenceSession(model_path)

3. **获取模型图信息**：
获取模型中的节点信息，找到你要修改的Reshape层。这通常涉及遍历所有节点：

   input_name = session.get_inputs()[0].name  # 假设输入名字已知
   node_name_to_shape = {}
   for node in session.get_nodes():
       if node.op_type == 'Reshape':
           node_name_to_shape[node.name] = node.output[0]
   reshape_node = node_name_to_shape['reshape_node']  # 替换为你实际的Reshape层名称

4. **修改Reshape层输出维度**：
ONNXRuntime不直接支持动态修改模型结构，所以你需要在创建模型时就确定好形状。如果你确实需要在运行时设置输出维度，可能需要将这部分作为额外的输入处理。例如，你可以创建一个新的input张量，然后在模型前向传播过程中更新这个输入。

5. **运行模型**：
将新的输入数据传递给模型并获取结果：

   input_data = ...  # 根据模型的需求填充适当的数据
   output = session.run(None, {input_name: input_data})[reshape_node]

由于ORT不提供直接修改模型结构的功能，上述过程通常是针对静态计算图设计的。如果需要动态调整，你可能需要借助其他工具或在用户界面环境中修改。