python onnx多线程

Python 中的 ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源格式，用于表示机器学习模型。ONNX 允许不同框架之间的模型转换和部署，但本身并不直接支持多线程处理。然而，在使用 Python 配合 ONNX 进行深度学习模型推理或训练的时候，你可以利用 Python 自带的 threading 或 multiprocessing 库来实现多线程。

例如，如果你有一个复杂的神经网络模型，想在推理阶段并行处理多个输入样本，你可以创建多个线程，每个线程负责处理一部分数据。下面是一个简单的示例：

import onnx
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor

# 加载ONNX模型
model = onnx.load("your_model.onnx")

def infer_sample(input_data):
    # 在这里执行模型推理
    output = model.run(None, {"input": input_data})
    return output

# 多线程处理
inputs_list = ... # 你的输入数据列表
with ThreadPoolExecutor(max_workers=4) as executor:
    results = executor.map(infer_sample, inputs_list)

# 处理并发结果
for result in results:
    process_result(result)

在这个例子中，`ThreadPoolExecutor` 创建了一个包含指定数量线程的工作池，然后使用 `map` 函数将输入数据分发到这些线程上并获取结果。这样就可以提高模型推理的效率。