c# 调用.pt模型进行预测
时间: 2023-11-02 19:02:46 浏览: 79
c 是英文字母表中的第三个字母。它的发音是 /si:/,在音标中用 /si/ 来表示。c 的发音与字母“s”相似,都是发 /s/ 的音。然而,c 在与字母“h”连用时,会发 /k/ 的音。
c 在英语中常用于各种不同的词汇中,如 cat(猫)、car(汽车)、cup(杯子)等。在一些词汇中,c 被认为是浊音,如 city(城市)、circle(圆圈)等。
c 也常常用作缩写词,在计算机中代表“计算机”(computer),在摄影中代表“快门模式”(Continous),在心理学中代表“认知”(Cognition)等。
除了代表具体的词汇或缩写方式之外,c 还在数学中被用作代表第三个变量、常数或系数,比如 x + y = c。
总的来说,c 是英文字母表中的一个字母,常常用于表示具体词汇、缩写词或数学公式中。它的发音与字母“s”相似,但在与字母“h”连用时会发 /k/ 的音。
相关问题
c#调用JArray.Parse
在 C# 中调用 JArray.Parse 方法可以将一个 JSON 字符串解析为 JArray 对象。下面是一个示例代码:
```csharp
using Newtonsoft.Json.Linq;
string jsonString = "[1, 2, 3, 4, 5]";
JArray jsonArray = JArray.Parse(jsonString);
foreach (int number in jsonArray)
{
Console.WriteLine(number);
}
```
在上面的示例中,我们使用 Newtonsoft.Json 库中的 JArray 类来解析 JSON 字符串。我们首先定义了一个 JSON 字符串 `jsonString`,然后使用 JArray.Parse 方法将其解析为 JArray 对象 `jsonArray`。最后,我们通过循环遍历 `jsonArray` 中的元素,并打印出每个元素的值。
请注意,使用 JArray.Parse 方法时,需要先引入 Newtonsoft.Json 命名空间。
C#调用ONNX模型
在C#中调用ONNX模型,可以使用ONNX Runtime来实现。下面是一个简单的示例代码,展示了如何加载ONNX模型并使用它进行预测:
```csharp
using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
class Program
{
static void Main()
{
// 加载ONNX模型
var session = new InferenceSession("path/to/your/model.onnx");
// 准备输入数据
var inputMeta = session.InputMetadata;
var inputName = inputMeta.Keys.First();
var shape = inputMeta[inputName].Dimensions.ToArray();
var inputTensor = new DenseTensor<float>(shape);
// 设置输入数据
// 注意:这里需要根据模型的输入要求,将数据填充到inputTensor中
// 这里只是个示例,实际需要根据模型的输入要求来处理数据
float[] inputData = new float[shape.Length];
// 填充inputData数组
inputTensor.CopyFrom(inputData);
// 准备输出数据
var outputMeta = session.OutputMetadata;
var outputName = outputMeta.Keys.First();
var outputShape = outputMeta[outputName].Dimensions.ToArray();
var outputTensor = new DenseTensor<float>(outputShape);
// 运行预测
session.Run(new[] { inputName }, new[] { inputTensor }, new[] { outputName }, new[] { outputTensor });
// 处理输出结果
var outputData = outputTensor.ToArray();
// 输出结果
foreach (var value in outputData)
{
Console.WriteLine(value);
}
}
}
```
请确保已经安装了ONNX Runtime NuGet包,并将路径 "path/to/your/model.onnx" 替换为你自己的ONNX模型文件路径。在代码中,你需要根据模型的输入要求,将数据填充到inputTensor中,并根据模型的输出要求来处理输出结果。