onnxruntime iobending

### ONNX Runtime中的IO绑定

ONNX Runtime提供了一种高效的方式处理输入和输出张量，即通过`IOBinding`接口。这允许用户直接指定设备上的内存位置来存储模型的输入和输出数据，从而减少不必要的拷贝并提高性能[^1]。

创建一个`IOBinding`对象后，可以使用该对象的方法来设置输入张量的数据源以及获取输出张量的结果。下面是一个简单的Python代码示例展示了如何利用`onnxruntime.IOBinding()`来进行前向推理：

import numpy as np
import onnxruntime as ort

# 加载预训练好的ONNX模型
session = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 创建一个新的IOBinding实例
io_binding = session.io_binding()

# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)

# 将输入数组绑定到特定名称上，并指明其位于CPU还是GPU等细节
io_binding.bind_input(name='input', device_type='cpu', element_type=np.float32,
                      shape=input_data.shape, buffer_ptr=input_data.ctypes.data)

# 执行计算图
session.run_with_iobinding(io_binding)

# 获取输出结果
output_buffer = io_binding.copy_outputs_to_cpu()[0]

print(output_buffer)

在这个例子中，首先初始化了一个新的会话用于加载ONNX文件定义的神经网络结构；接着构建了`IOBinding`类的一个新实体以便后续调用；之后准备好了待预测样本作为输入参数传入给定的名字'input';最后执行了带有此绑定配置项下的运算过程，并把得到的最终答案复制回主机端RAM里供进一步分析或展示之用[^2].

值得注意的是，在实际应用过程中可能还需要考虑更多因素，比如多批次处理、异步模式支持等问题。对于更复杂的场景，则建议查阅官方文档以获得最全面的信息和支持[^3].