input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, reinterpret_cast<float*>(new float[input_shape[0] * input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]]), input_shape.data(), input_shape.size());

这行代码创建了一个`input_tensor`，它是一个`Ort::Value`对象，表示输入张量。它使用了`CreateTensor`方法来创建一个浮点型的张量，并传入了以下参数：

- `memory_info`：指定了张量的内存信息，这里使用了默认的CPU内存分配器和内存类型。
- `reinterpret_cast<float*>(new float[input_shape[0] * input_shape[1] * input_shape[2] * input_shape[3]])`：这段代码动态分配了一块内存来存储输入张量的数据，并将其强制转换为浮点型指针。
- `input_shape.data()`：指定了输入张量的形状，即一个包含四个维度大小的整数数组。
- `input_shape.size()`：指定了输入张量的维度数量。

请注意，在实际使用中，你可能需要根据你的输入数据和模型的要求进行适当的修改。

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void shenboAI::Predict(tensorflow::Tensor &image_t, tensorflow::Tensor &image_c, std::vector<float>& results) { LOG(INFO) << "Enter shenboAI::PredictFp"; string input_layer = "input_5"; string input_layer2 = "cinput_6"; string output_layer = "dense_9/Softmax"; std::vector<Tensor> outputs; Status run_status = session_classification->Run({{input_layer, image_t},{input_layer2, image_c}}, {output_layer}, {}, &outputs);

这段代码是C++中的一个函数定义，函数名为`shenboAI::Predict`。它接受两个`tensorflow::Tensor`类型的输入参数`image_t`和`image_c`，以及一个`std::vector<float>`类型的输出参数`results`。

函数内部首先指定了输入层和输出层的名称，分别为`input_layer`、`input_layer2`和`output_layer`。然后创建了一个空的`std::vector<Tensor>`类型的向量`outputs`，用于存储模型的输出结果。

接下来，通过调用`session_classification->Run`函数来运行模型推理。函数的第一个参数是一个包含输入层名称和对应输入张量的列表，其中使用了双大括号进行初始化。第二个参数是一个包含输出层名称的列表。第三个参数是一个空的feed字典（feed_dict），用于传递额外的信息（在此处为空）。最后一个参数是指向输出结果的指针。

函数执行完毕后，模型的推理结果将会存储在`outputs`向量中，并通过引用传递给函数外部的`results`向量。

import time import numpy as np import torch # 定义用于预处理输入数据的函数 def preprocess_input(input_str): # 这里假设输入的格式为 "x1,x2,x3" x1, x2, x3 = input_str.split(",") # 对输入进行预处理，例如将字符串转换为浮点数等 return[float(x1), float(x2), float(x3)] model1 = torch.load("model.pth", map_location=torch.device('cpu')) # 提示用户输入 input_str = input("请输入预计的打折后价格、折扣、评分人数（格式为 x1,x2,x3）：") # 预处理输入 input_data = preprocess_input(input_str) input_data=np.array(input_data) output_tenso= torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32) output_tensor = model1(output_tenso) output_tensor[output_tensor > 5] = 5 output_tensor=output_tensor.item() print("预测评分为：{:.2f}".format(output_tensor)) time.sleep(10)中输入的数据只能由一个参数怎么办

如果只需要输入一个参数，可以修改 `preprocess_input` 函数，将其改为只接收一个参数，并将其转换为列表或元组并返回，例如：

def preprocess_input(input_str):
    # 这里假设输入的格式为 "x1"
    x1 = float(input_str)
    # 对输入进行预处理，例如将字符串转换为浮点数等
    return [x1]

然后在主函数中也需要相应的修改，例如：

# 提示用户输入
input_str = input("请输入预计的打折后价格（格式为 x1）：")
# 预处理输入
input_data = preprocess_input(input_str)
input_data = np.array(input_data)
output_tenso = torch.from_numpy(input_data).to(torch.float32)
output_tensor = model1(output_tenso)
output_tensor[output_tensor > 5] = 5
output_tensor = output_tensor.item()
print("预测评分为：{:.2f}".format(output_tensor))
time.sleep(10)