写一个onnx runtime demo

好的，我可以回答这个问题。您可以使用ONNX Runtime来运行ONNX模型。以下是一个简单的Python代码示例：

import onnxruntime as ort

# 加载模型
model_path = "model.onnx"
sess = ort.InferenceSession(model_path)

# 准备输入数据
input_data = np.array([[1.0, 2.0, 3.0, 4.0]], dtype=np.float32)

# 运行模型
output = sess.run(None, {"input": input_data})

# 输出结果
print(output)

在这个示例中，我们加载了一个名为“model.onnx”的ONNX模型，并使用ONNX Runtime运行它。我们还准备了一个输入数据，然后将其传递给模型。最后，我们打印出模型的输出结果。

希望这个示例能够帮助您开始使用ONNX Runtime。

相关问题

写一个onnxruntime demo

### 回答1：

我们可以使用onnxruntime来构建一个简单的应用程序，用来演示如何使用onnxruntime。首先，我们需要创建一个onnxruntime的运行时环境，然后加载模型，接着定义输入数据，最后调用onnxruntime的API来运行模型。

### 回答2：
ONNX Runtime是一个针对运行ONNX模型的高性能引擎，可以在不同的硬件平台（包括CPU、GPU和FPGA）上优化和加速模型的推理过程。下面是一个简单的ONNX Runtime demo的示例：

首先，我们需要安装ONNX Runtime库。可以通过pip命令进行安装：`pip install onnxruntime`。安装完成后，我们可以开始编写代码。

import onnxruntime as ort
import numpy as np

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

# 定义输入数据
input_shape = (1, 3, 224, 224)
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)

# 进行推理
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
outputs = sess.run([output_name], {input_name: input_data})

# 打印输出结果
print(outputs)

在这个示例中，我们首先需要加载一个已经保存的ONNX模型，可以通过`InferenceSession`类来实现。然后，我们定义了输入数据的形状，并生成随机的输入数据。接下来，我们可以使用`run`方法对模型进行推理，指定输入数据和输入输出名称。最后，我们打印输出结果。

需要注意的是，实际应用中，我们需要根据具体的模型来设置输入数据的形状和类型，并且可能需要对输出结果进行后处理。这个示例只是一个简单的演示，具体的使用方法需要根据实际情况进行调整。

### 回答3：
ONNX Runtime 是一个开源的深度学习推理引擎，可以在不同的硬件平台上提供高性能的模型推理能力。下面是一个简单的 ONNX Runtime 的示例代码：

首先，我们需要安装 ONNX Runtime 的 Python 包。可以使用以下命令进行安装：

pip install onnxruntime

接下来，我们可以编写一个简单的 ONNX Model。

import numpy as np
import onnx
from onnx import numpy_helper
from onnxruntime import InferenceSession, SessionOptions

# 创建一个简单的 ONNX Model，并保存为 onnx 模型文件
def create_model():
    input_shape = (1, 1, 28, 28)
    output_shape = (1, 10)
    input_name = 'input'
    output_name = 'output'

    # 创建输入和输出的 Tensor
    input_tensor = onnx.TensorProto()
    output_tensor = onnx.TensorProto()

    # 设置 Tensor 的基本属性
    input_tensor.data_type = onnx.TensorProto.FLOAT
    input_tensor.dims.extend(input_shape)
    output_tensor.data_type = onnx.TensorProto.FLOAT
    output_tensor.dims.extend(output_shape)

    # 将 Tensor 数据转换为 numpy 数组，并填充一些随机数据
    input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
    output_data = np.random.rand(*output_shape).astype(np.float32)

    # 将 numpy 数据填充到 Tensor 中
    input_tensor.raw_data = numpy_helper.from_array(input_data).raw_data
    output_tensor.raw_data = numpy_helper.from_array(output_data).raw_data

    # 创建一个简单的 ONNX Model
    model = onnx.ModelProto()
    model.graph.input.extend([input_tensor])
    model.graph.output.extend([output_tensor])
    model.graph.name = "SimpleModel"
    model.graph.node.add(op_type="Conv", input=[input_name], output=[output_name], ...)
    model.graph.node.add(op_type="Relu", input=[output_name], output=[output_name], ...)

    # 保存 ONNX Model 到文件中
    onnx.save_model(model, "simple_model.onnx")

# 加载 ONNX Model，并进行推理
def inference():
    # 创建 Session 选项
    options = SessionOptions()

    # 创建 Inference Session
    session = InferenceSession("simple_model.onnx", options)

    # 创建输入和输出 Tensor 的名称
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    output_name = session.get_outputs()[0].name

    # 创建输入 Tensor
    input_tensor = np.random.rand(1, 1, 28, 28).astype(np.float32)

    # 进行推理
    output = session.run([output_name], {input_name: input_tensor})

    # 打印输出结果
    print(output)

# 创建一个简单的 ONNX Model
create_model()

# 进行推理
inference()

上述示例代码中，我们首先创建了一个简单的 ONNX Model，并保存为 onnx 模型文件，然后通过 InferenceSession 加载模型，并进行推理。最后，输出了推理结果。

当然，在实际使用中，我们需要根据具体的模型类型和功能进行修改和完善。以上示例只是一个初步的简单示例，仅供参考。

请用c语言写一个onnx demo

好的，以下是一个简单的 ONNX demo 的 C 语言示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include "onnxruntime_c_api.h"

int main()
{
    OrtEnv* env;
    OrtCreateEnv(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test", &env);

    OrtSession* session;
    OrtSessionOptions* session_options;
    OrtCreateSessionOptions(&session_options);
    OrtSetSessionThreadPoolSize(session_options, 1);

    const char* model_path = "model.onnx";
    OrtCreateSession(env, model_path, session_options, &session);

    OrtStatus* status;

    OrtAllocator* allocator;
    OrtGetAllocatorWithDefaultOptions(&allocator);

    size_t input_tensor_size = 28 * 28 * sizeof(float);
    float* input_tensor_values = (float*)malloc(input_tensor_size);
    memset(input_tensor_values, 0, input_tensor_size);

    OrtTensorDimensions input_dimensions = { 1, 1, 28, 28 };
    OrtMemoryInfo* input_memory_info;
    OrtCreateCpuMemoryInfo(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault, &input_memory_info);

    OrtValue* input_tensor;
    OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue(input_memory_info, input_tensor_values, input_tensor_size, input_dimensions.data, 4, ONNX_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, &input_tensor);

    size_t num_input_nodes;
    OrtStatus* input_node_names_status = OrtSessionGetInputCount(session, &num_input_nodes);
    const char* input_node_name = OrtSessionGetInputName(session, 0, allocator).data;

    status = OrtSessionRun(session, NULL, &input_node_name, (const OrtValue* const*)&input_tensor, 1, NULL);

    OrtReleaseValue(input_tensor);
    OrtReleaseMemoryInfo(input_memory_info);
    free(input_tensor_values);

    OrtReleaseSession(session);
    OrtReleaseSessionOptions(session_options);
    OrtReleaseEnv(env);

    return 0;
}

这个示例中，我们使用 ONNX Runtime C API 加载了一个 ONNX 模型文件，并将一个大小为 1x1x28x28 的张量作为输入进行了运行。具体的操作包括：

1. 创建一个 OrtEnv 对象来表示 ONNX Runtime 实例。
2. 创建 OrtSessionOptions 对象，并设置线程池大小为 1。
3. 使用 OrtCreateSession 函数创建一个 OrtSession 对象来表示要运行的 ONNX 模型。
4. 创建一个大小为 28x28 的 float 类型的输入张量，并使用 OrtCreateTensorWithDataAsOrtValue 函数将其打包为 OrtValue 对象。
5. 调用 OrtSessionRun 函数来运行模型，并将输入张量传递给模型作为输入。
6. 释放内存并清理对象。

当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您需要根据模型的输入和输出来设置输入张量和输出张量，并根据需要进行后处理。