如何使用c语言点调用onnx模型

要在C语言中使用ONNX模型，你需要先安装相应的ONNX库和依赖，如ONNX C API、Caffe2或TensorFlow等。以下是基本步骤：

1. **安装ONNX库**：
- 下载并安装ONNX库：`https://github.com/onnx/onnx`
- 如果需要C API支持，还需安装相应版本的onnx-c_api.h头文件。

2. **处理模型**：
- 将ONNX模型转换成C兼容的数据结构，通常使用Python的ONNX工具包将模型保存为.proto或.pb格式，然后在C中读取。
- 或者，直接从内存加载模型数据。

3. **解析模型**：
- 使用onnx_c_api库的函数，例如`onnx_load_model_from_string()`或`onnx_load_model_from_file()`来加载模型。

4. **执行模型**：
- 调用模型的输入输出相关的函数，比如`onnxruntime_infer()`（如果使用ORT库），传入输入数据，获取预测结果。

5. **示例代码片段**（简化版）：

#include "onnx/onnx.h"

// 加载模型
const char* model_data = ...; // 模型数据，可以是从文件读取或网络下载的
size_t model_size = ...;
ONNXModelProto* model = onnx_load_model_from_string(model_data, model_size);

// 创建执行环境
 OrtSession ort_session = ort_create_default_session();

// 准备输入数据
OrtValue input = ort_create_tensor_from_numpy(...); // 根据模型的需求填充输入

// 执行模型
std::vector<OrtValue> outputs;
ort_run(ort_session, nullptr /* graph */, &input, 1 /* inputs */, &outputs, 1 /* outputs */);

// 获取和处理输出
float* output_data = ort_get_tensor_data<float>(outputs[0]);
...

// 清理资源
onnx_free_model_proto(model);
ort_close_session(ort_session);