unity onnx模型

ONNX模型是一种开放的格式，用于表示机器学习模型。在Unity中，可以使用ONNX模型来进行机器学习推断操作，例如目标检测、图像分类、语音识别等。

Unity中的ONNX模型可以使用ONNX Runtime库进行加载和推断。ONNX Runtime是一个跨平台的高性能推断引擎，支持多种硬件加速器和操作系统。

要使用ONNX模型进行推断，需要将模型导入Unity项目中，并使用ONNX Runtime库进行加载和推断。可以使用Unity提供的ONNX模型导入工具或者手动将模型文件复制到Unity项目中。

在Unity中加载ONNX模型后，可以使用ONNX Runtime库提供的API进行推断操作。例如，可以使用API输入模型所需的输入数据，然后获取模型的输出结果。

总之，Unity中的ONNX模型可以帮助开发者使用机器学习技术实现更加智能的应用程序。

相关问题

unity调用onnx模型

在Unity中调用ONNX模型，你需要使用Unity的机器学习工具包（MLAPI）和ONNX Runtime。以下是一些基本步骤：

1. 下载并安装Unity的机器学习工具包（MLAPI）插件。你可以在Unity Asset Store中搜索并下载插件。

2. 将你的ONNX模型导入到Unity项目中。可以将ONNX模型文件直接拖拽到Unity的Project视图中，或者使用命令行工具将其转换为Unity可识别的格式。

3. 创建一个C#脚本来加载和运行ONNX模型。你可以使用MLAPI提供的API来加载和运行模型。

4. 在你的代码中，使用ONNX Runtime来加载模型并进行推理。可以通过调用ONNX Runtime的API来加载模型文件，并将输入数据传递给模型进行推理。

5. 处理模型的输出结果。ONNX Runtime会返回一个输出张量，你可以通过访问其数据来获取模型的输出结果。

请注意，这只是一个概述，并且具体的实现细节可能因你的项目和ONNX模型而有所不同。你还可以参考Unity的MLAPI文档和ONNX Runtime的文档，以获取更详细的信息和示例代码。

unity onnx

### 如何在Unity中使用ONNX模型

为了在Unity中利用ONNX模型，通常会采用中间件或库来加载并执行这些模型。一种常见的方式是通过ML.NET或TensorFlowSharp等框架间接支持ONNX模型，因为它们提供了C#接口以便更好地与Unity环境兼容。

对于直接集成ONNX模型到Unity项目中的情况，可以考虑使用`ONNX Runtime`作为推理引擎[^1]。这允许开发者编译针对特定平台优化过的原生二进制文件，并将其嵌入至游戏或其他应用程序内运行预测任务。具体实现步骤如下：

#### 安装依赖项
首先，在Unity环境中安装必要的NuGet包管理器插件以及下载对应的ONNX Runtime版本。确保所选runtime适用于目标操作系统架构（Windows, Linux 或 macOS），并且考虑到性能因素可以选择GPU加速版如果硬件条件允许的话。

#### 加载ONNX模型
接着创建一个新的MonoBehaviour脚本用于初始化和调用ONNX runtime实例。在此过程中需指定要使用的.onnx文件路径，并设置输入张量形状参数匹配训练好的网络结构需求。

using System;
using UnityEngine;

public class OnnxModelLoader : MonoBehaviour {
    private OrtSession session; // ONNX Runtime Session object
    
    void Start(){
        string modelPath = "Assets/Models/mymodel.onnx";
        var options = new SessionOptions();
        this.session = new OrtSession(modelPath,options);
    }
}

#### 准备数据并获取输出结果
当准备好向量化后的特征向量之后就可以传给已加载完毕的session对象来进行前向传播计算得到最终分类标签或者其他形式的结果表示了。

void Predict(float[] inputData){
    using(var inputTensor = DenseTensor<float>.CreateFromArray(inputData)){
        IDisposableDictionary<string,IDisposableDisposableEnumerable<处置able>> feeds = new Dictionary<string,IDisposable>();
        feeds.Add("input",new[]{inputTensor});
        
        using(IDisposableDictionary<string,IDisposable> results = await this.session.RunAsync(feeds)){
            foreach(KeyValuePair<string,IDisposable> pair in results){
                Debug.Log($"Output tensor named {pair.Key} has shape:");
                
                if(pair.Value is IDisposableTensor outputTensor){
                    float[] resultArray=outputTensor.ToFlatArray<float>();
                    
                    for(int i=0;i<resultArray.Length;++i){
                        Debug.Log(resultArray[i]);
                    }
                }else{
                    throw new InvalidOperationException("Unexpected type of output");
                }
            }
        }
    }
}

上述代码片段展示了如何准备输入数据并通过异步方式获得来自ONNX模型的预测结果。需要注意的是实际应用时应当根据具体的API文档调整细节部分以适应不同场景下的开发要求[^2]。