python 中的onnxruntime的使用教程

onnxruntime 是一个用于执行 ONNX 模型的高性能推理引擎，支持多种平台和硬件设备。下面是 onnxruntime 在 Python 中的使用教程：

1. 安装 onnxruntime

可以使用 pip 命令来安装 onnxruntime：

pip install onnxruntime

2. 加载 ONNX 模型

在使用 onnxruntime 执行推理之前，需要先加载 ONNX 模型。可以使用 `onnxruntime.InferenceSession` 类来加载模型：

import onnxruntime

# 加载 ONNX 模型
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

其中，`model.onnx` 是 ONNX 模型的文件路径。

3. 执行推理

加载完模型后，可以使用 `session.run` 方法来执行推理：

import numpy as np

# 构造输入数据
input_data = np.array([[1, 2, 3, 4]], dtype=np.float32)

# 执行推理
output = session.run(None, {"input": input_data})

# 输出结果
print(output)

其中，`session.run` 方法的第一个参数是输出的名称列表，可以为 `None`，也可以是一个字符串或字符串列表；第二个参数是一个字典，键为输入的名称，值为输入的数据。在上面的例子中，输入的名称为 `input`。

4. 获取模型信息

使用 `session.get_inputs` 和 `session.get_outputs` 方法可以获取模型的输入和输出信息：

# 获取输入信息
input_info = session.get_inputs()[0]
print(input_info)

# 获取输出信息
output_info = session.get_outputs()[0]
print(output_info)

其中，`input_info` 和 `output_info` 是 `onnxruntime.NodeArg` 类型的对象，包含了输入和输出的名称、形状、数据类型等信息。

5. 设置运行配置

可以使用 `onnxruntime.SessionOptions` 类来设置运行配置，例如使用 CPU 或 GPU 进行计算、设置线程数等：

import onnxruntime

# 设置运行配置
options = onnxruntime.SessionOptions()
options.intra_op_num_threads = 1  # 设置线程数为 1
options.execution_mode = onnxruntime.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL  # 设置为顺序模式

# 加载 ONNX 模型
session = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx", options=options)

6. 释放资源

使用完 onnxruntime 后，需要调用 `session.close` 方法来释放资源：

# 释放资源
session.close()

以上就是 onnxruntime 在 Python 中的使用教程，希望能对你有所帮助。