根据上面信息写一个c++推理

基于提供的ONNX模型信息，要在C++中使用ONNX Runtime进行推理，首先你需要安装ONNX Runtime库，并包含了相应的头文件。以下是一个简单的例子展示了如何加载模型并进行推理的基本步骤：

#include <onnxruntime/c_api.h>
#include <iostream>

// 假设已经设置了环境变量ONNXRUNTIME_HOME指向你的ORT安装路径
const char* model_path = "path_to_your_model.onnx"; // 替换为实际模型文件路径

int main() {
    Ort::Env env ort_env(OV环境中，ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING);
    
    // 初始化OrtSession
    OrtSession* session;
    ORT_API_CALL(OrtCreateSession(env._handle, model_path, &session));

    // 准备输入数据
    OrtValue input[] = {OrtValue::CreateTensor<float>(env, {"images"}, {1, 3, 640, 640}, nullptr)}; // 使用对应的数据替换这里的维度
    OrtValue output[] = {nullptr}; // 输出预留位置

    // 进行推理
    const int num_outputs = 1;
    int status = ORT_SUCCESS;
    ORT_API_CALL(OrtRun(session, nullptr, /*input_names*/{"images"}, input, num_outputs, output, &status));
    if (status != ORT_OK) {
        std::cerr << "Error during inference: " << OrtGetStatusMessage(status) << std::endl;
        return -1;
    }

    // 获取输出
    OrtTensor* output_tensor = static_cast<OrtTensor*>(output[0].GetMutableData());
    float* data = static_cast<float*>(output_tensor->data_ptr());

    // 打印或进一步处理输出数据
    for (size_t i = 0; i < output_tensor->Shape()[1]; ++i) {
        std::cout << "Output[i]: " << data[i] << std::endl;
    }

    // 清理资源
    ORT_API_CALL(OrtReleaseValue(&output[0]));
    ORT_API_CALL(OrtReleaseSession(session));

    return 0;
}

注意：这个例子假设你已经有了一个名为"images"的输入张量，并且输出是一个一维数组。你需要根据实际模型结构和需求调整输入和输出。此外，确保你已经在代码中设置了正确的logging级别和ONNXRuntime环境。