onnx 调用ai模型

在调用ONNX模型的过程中，可以使用不同的方法和工具。一个常见的方法是使用Python编程语言和相关的库来进行ONNX模型的调用。具体来说，你可以使用ONNX Runtime库来加载和运行ONNX模型。首先，你需要安装ONNX Runtime库，可以使用命令`pip install onnxruntime`来进行安装。然后，在Python代码中，你可以使用`onnxruntime.InferenceSession`类来创建一个ONNX模型的会话对象。通过加载ONNX模型文件，你可以创建一个会话对象，并使用输入数据来运行模型并获取输出结果。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何使用ONNX Runtime库来调用AI模型：

import onnxruntime as ort

# 加载ONNX模型
model_path = "path/to/model.onnx"
sess = ort.InferenceSession(model_path)

# 准备输入数据
input_data = # 准备输入数据的代码

# 运行模型
output = sess.run(None, {"input": input_data})

# 处理输出结果
result = # 处理输出结果的代码

# 打印结果
print(result)

在这个示例中，我们使用ONNX Runtime库来加载ONNX模型，并使用`sess.run`方法来运行模型。输入数据以字典的形式传递给`run`方法，并且我们可以通过`sess.get_outputs`方法获取模型的输出结果。

总结起来，调用ONNX模型的一般步骤包括安装ONNX Runtime库、加载模型、准备输入数据、运行模型并处理输出结果。以上是一个简单的示例，具体的调用方法可能会因模型和使用的工具而有所不同。<span class="em">1</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [使用Java Native Interface调用本地C++代码.txt](https://download.csdn.net/download/weixin_44609920/88226706)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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