python 运行 onnx模型 进行推理的代码
时间: 2023-05-20 14:01:10 浏览: 547
可以使用 onnxruntime 库来运行 onnx 模型进行推理,以下是一个简单的 Python 代码示例:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载模型
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')
# 准备输入数据
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 输出结果
print(output)
```
其中,`model.onnx` 是你的 onnx 模型文件名,`input` 是模型的输入名称,`input_data` 是输入数据,`output` 是模型的输出结果。
相关问题
python推理onnx代码
对于Python推理ONNX代码,你可以使用ONNX Runtime库来加载和运行ONNX模型。下面是一个简单的示例代码:
```python
import onnxruntime as rt
# 加载ONNX模型
sess = rt.InferenceSession('model.onnx')
# 准备输入数据
input_data = {
'input': input_value
}
# 运行推理
output_data = sess.run(None, input_data)
# 打印输出结果
print(output_data)
```
在这个示例中,你需要将`model.onnx`替换为你自己的ONNX模型文件名,并准备好适合模型的输入数据。运行`sess.run(None, input_data)`可以得到模型的输出结果。
onnx模型推理python
ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放格式,可以在不同的深度学习框架之间进行转换和共享。在Python中使用ONNX模型进行推理可以使用ONNX Runtime库。下面是一个简单的例子:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 处理输出结果
print(output)
```
在上面的例子中,我们首先使用ONNX Runtime库加载了一个ONNX模型,并准备了输入数据。然后,我们调用`sess.run`方法对输入数据进行推理,并将输出结果保存在`output`变量中。最后,我们可以对输出结果进行必要的处理和分析。
需要注意的是,使用ONNX Runtime进行推理的速度通常比使用深度学习框架自带的推理引擎要快,因为ONNX Runtime是专门优化过的。