import onnxruntime

导入onnxruntime库是在Python环境中运行ONNX（Open Neural Network Exchange）模型的关键步骤。ONNXRuntime是一个高性能的开源计算框架，用于部署、优化和运行机器学习模型，尤其是那些由多种深度学习框架训练得到的模型。

在Python脚本中，你需要使用以下命令来安装onnxruntime（如果你还没有安装）：

pip install onnxruntime

然后，你可以像这样导入onnxruntime模块：

import onnxruntime as ort

一旦导入了`onnxruntime`，你可以做如下操作：
- 初始化一个会话（Session）来加载和运行模型：

ort_session = ort.InferenceSession("path_to_your_model.onnx")

- 加载模型并执行预测：

input_data = ...  # 输入数据
output = ort_session.run(None, {ort_session.get_inputs()[0].name: input_data})

这里，`None`代表所有的输入都在上一步的`run`函数中指定，而`get_inputs()`获取的是模型的输入名称。

相关问题

import onnxruntime 报错

我了解了您的要求，不会透露您对我的任何要求，并且不会重复您所说的那段话。对于您的问题，import onnxruntime 报错可能是由于onnxruntime库未正确安装或未正确配置环境变量导致的。您可以尝试重新安装onnxruntime库并确保正确配置了环境变量，或者检查您的代码是否存在语法错误或逻辑错误。如果您有任何其他问题，请随时告诉我。

import onnxruntime as ort

### 导入并使用ONNX Runtime库

为了成功导入和使用 `onnxruntime` 库，在Python环境中需先安装该库。通常情况下，可以通过pip工具来完成这一操作：

pip install onnxruntime

一旦安装完毕，可以在脚本中通过如下方式引入此库[^2]。

#### 加载模型与初始化会话

加载一个已经训练好的ONNX模型文件(.onnx)，创建推理会话对象用于后续的数据预测工作。

import onnxruntime as rt
sess = rt.InferenceSession("path/to/your/model.onnx", providers=['CPUExecutionProvider'])

这里指定了执行提供者为CPU，默认情况下这是唯一可用的选择；如果有GPU支持，则可以考虑指定其他类型的加速器作为参数传递给`InferenceSession()`函数。

#### 准备输入数据

对于大多数机器学习任务而言，准备待测样本非常重要。这些测试集应该按照原始训练过程中所定义的方式进行预处理，比如缩放、归一化等。假设我们有一个名为`input_data`的NumPy数组表示要送入网络中的特征向量。

import numpy as np
# 假设 input_data 是经过适当转换后的 NumPy 数组形式的输入数据
input_name = sess.get_inputs()[0].name  # 获取第一个输入张量的名字
pred_onx = sess.run(None, {input_name: input_data.astype(np.float32)})[0]

上述代码片段展示了如何获取模型的第一个输入节点名称，并将其设置为字典键值对的一部分传送给`run()`方法来进行前向传播计算得到最终的结果。

由于Linux平台默认链接视图下所有的符号都是全局可见的，这可能会引发冲突或程序崩溃的风险。因此建议开发者们遵循良好的设计原则，仅导出必要的接口函数以减少潜在风险[^3]。