c++使用onnxruntime库加速推理时如果模型输出有多个tensor，应该如何处理

在C++中使用ONNXRuntime库进行模型推理时，如果你的模型输出有多于一个张量（Tensor），你可以按照以下步骤处理：

1. **获取输出**：首先，在执行Session的run()方法后，你需要通过OutputName获取所有的输出。在`InferenceSession::Run()`函数返回的结果中，每个输出都有一个对应的`std::vector< OrtValue >`，其中包含了一个或多个张量值。

std::vector<std::string> output_names = { "output_0", "output_1" };
std::vector<OrtValue> outputs;
session->Run(inputs, output_names, nullptr, &outputs);

2. **遍历和解析张量**：对于每个输出，检查其类型（如`IsTensor()`），然后提取张量数据。例如，可以使用`GetTensorData<T>()`获取单个数值类型（如float、int等）的数据，或者`GetTensorShape()`获取形状信息。

for (const auto& ort_value : outputs) {
    if (ort_value.IsTensor()) {
        const OrtTensor* tensor = ort_value.GetTensor();
        // 获取张量数据和形状
        int64_t* shape_data = tensor->GetShapeInfo();
        const int64_t num_dimensions = tensor->GetNumDimensions();

        // 对每个张量进行操作...
    }
}

3. **存储结果**：将每个张量的数据和相关的元数据存储在适当的数据结构（如std::vector、std::map等）中，以便后续的处理。

4. **处理多个张量的逻辑**：根据你的应用程序需求，可能需要对每个张量进行独立的操作，比如合并成一个多维数组，或者分别使用它们作为输入到其他计算过程。