ONNX模型如何从Float32转换为Float16

要将 ONNX 模型从 Float32 转换为 Float16，可以使用 ONNX Runtime 的 API。具体步骤如下：

1. 加载 ONNX 模型并创建 Session 对象。

2. 获取所有输入和输出张量的名称和形状。

3. 创建一个新的 SessionOptions 对象，并设置其属性以使用 Float16。

4. 将 SessionOptions 对象传递给 Session 对象的构造函数。

5. 调用 Session 对象的 Initialize() 方法。

6. 将输入数据从 Float32 转换为 Float16。

7. 调用 Session 对象的 Run() 方法，将输入张量传递给模型，并获取输出张量。

8. 将输出张量从 Float16 转换回 Float32。

9. 处理输出数据。

以下是代码示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载 ONNX 模型
model_path = 'model.onnx'
sess = ort.InferenceSession(model_path)

# 获取输入和输出张量的名称和形状
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
input_shape = sess.get_inputs()[0].shape
output_shape = sess.get_outputs()[0].shape

# 创建 SessionOptions 对象，并设置其属性以使用 Float16
options = ort.SessionOptions()
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
options.intra_op_num_threads = 1
options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
options.optimized_model_filepath = 'optimized_model.onnx'
options.enable_profiling = False
options.log_severity_level = 0
options.set_graph_optimization_level(ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL)
options.set_execution_mode(ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL)
options.set_cpu_memory_arena_enabled(True)
options.set_enable_profiling(False)
options.set_log_severity_level(0)
options.set_enable_float16(True)

# 创建新的 Session 对象
sess_fp16 = ort.InferenceSession(model_path, options)

# 初始化 Session 对象
sess_fp16.initialize_session()

# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)

# 将输入数据从 Float32 转换为 Float16
input_data_fp16 = input_data.astype(np.float16)

# 运行模型
output_data_fp16 = sess_fp16.run([output_name], {input_name: input_data_fp16})[0]

# 将输出数据从 Float16 转换回 Float32
output_data = output_data_fp16.astype(np.float32)

# 处理输出数据
print(output_data)