c++读取onnx网络模型
时间: 2023-09-21 14:05:38 浏览: 178
C++使用onnxruntime/opencv对onnx模型进行推理(附代码)
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### 回答1:
您好,关于读取ONNX网络模型的问题,C知道可以回答。您可以使用ONNX Runtime库来读取和执行ONNX模型。以下是使用ONNX Runtime读取ONNX模型的一些示例代码:
```
import onnxruntime as ort
# 加载ONNX模型
model = ort.InferenceSession('path/to/your/onnx/model.onnx')
# 准备输入数据
input_data = # your input data here
# 执行推理
output = model.run(None, {'input_name': input_data})
# 处理输出数据
# your post-processing code here
```
请注意,您需要将`'path/to/your/onnx/model.onnx'`替换为您的ONNX模型的实际路径,并将`'input_name'`替换为您的输入张量的名称。
希望这可以帮助您!
### 回答2:
要读取ONNX网络模型,我们可以使用ONNX Runtime框架来实现。ONNX Runtime是一个用于机器学习推理的高性能引擎,它支持在各种平台上加载和执行ONNX模型。
首先,我们需要安装ONNX Runtime库。可以使用pip命令进行安装,如下所示:
```
pip install onnxruntime
```
安装完成后,我们就可以通过以下步骤来读取ONNX网络模型:
1. 导入所需的库
```python
import onnxruntime
```
2. 创建ONNXRuntime会话
```python
sess = onnxruntime.InferenceSession('path_to_onnx_model.onnx')
```
在这里,我们使用InferenceSession类创建一个会话对象,并指定ONNX模型的路径。
3. 获取输入和输出节点的名称
```python
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
```
使用get_inputs()和get_outputs()方法获取输入和输出节点的列表。在这里,我们假设模型只有一个输入和一个输出节点。
4. 准备输入数据
```python
import numpy as np
input_data = np.random.random((1, channels, height, width)).astype(np.float32)
```
我们使用numpy库生成一个随机的输入数据,并将其转换为指定的数据类型。
5. 运行推理
```python
output_data = sess.run([output_name], {input_name: input_data})
```
使用run()方法运行推理。我们将输入数据和对应的输入节点名称作为参数传递给run()方法,并将输出节点名称作为列表传递给run()方法。该方法会返回一个包含输出数据的列表。
至此,我们已成功读取了ONNX网络模型,并通过ONNX Runtime框架对其进行了推理。在实际应用中,我们可以根据需要进行后续的操作,例如对输出数据进行后处理或进行更复杂的推理任务。
### 回答3:
onnx是一种开放的深度学习模型中间表示格式,我们可以使用不同的编程语言和深度学习框架读取onnx网络模型。下面是一个使用Python语言和PyTorch框架读取onnx网络模型的示例代码:
```
import torch
import onnx
# 加载onnx网络模型
onnx_model = onnx.load("model.onnx")
# 创建一个PyTorch模型
pytorch_model = torch.nn.Sequential()
# 遍历onnx模型中的节点
for node in onnx_model.graph.node:
# 添加相应的PyTorch层到模型中
if node.op_type == 'Conv':
# 添加卷积层
conv_layer = torch.nn.Conv2d(node.input[0], node.output[0], node.attribute[0], node.attribute[1])
pytorch_model.add_module(conv_layer)
elif node.op_type == 'Relu':
# 添加ReLU激活层
relu_layer = torch.nn.ReLU()
pytorch_model.add_module(relu_layer)
# 其他类型的层...
# 加载PyTorch模型的参数
pytorch_model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))
# 将模型设置为评估模式
pytorch_model.eval()
# 可以使用这个PyTorch模型进行推理或进一步训练
```
上述代码首先加载了onnx网络模型,然后创建了一个空的PyTorch模型。通过遍历onnx模型的节点,根据不同节点的操作类型,添加相应的PyTorch层到模型中。最后,加载了PyTorch模型的参数,将模型设置为评估模式,可以用于推理或进一步训练。在实际应用中,可能需要根据具体的网络结构和要求对代码进行一些调整和修改。
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