onnx如何在mindspore上使用

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开源框架，用于模型的转换和部署，支持多种深度学习框架之间的模型交互。MindSpore是华为发布的自主可控的深度学习框架。

要在MindSpore上使用ONNX模型，通常需要经过以下几个步骤：

1. **模型转换**：如果你有一个训练好的ONNX模型，首先需要将其转换为MindSpore可以识别的格式。可以使用MindSpore提供的工具如`mindspore/onnx`包，通过`save_model`函数将ONNX模型加载并转换成 MindSpore的 `.ms` 文件或者`.pb`文件。

   from mindspore import load_checkpoint, Tensor
   import mindspore.onnx as onnx_mx
   # 加载ONNX模型
   model = onnx_mx.load('model.onnx')
   # 转换为MindSpore模型
   export_ms_model = onnx_mx.export_model(model)

2. **加载模型**：在MindSpore中，你可以使用`mindspore.nn.Cell`类来加载和运行这个转换后的模型。

   class ModelCell(ms.nn.Cell):
       def __init__(self, net):
           super(ModelCell, self).__init__()
           self.net = net

       def construct(self, x):
           return self.net(x)

3. **模型推理**：创建ModelCell实例，并传入转换后的模型，然后对输入数据进行预测。

   input_data = ... # 根据模型需求准备输入数据
   ms_cell = ModelCell(export_ms_model)
   output = ms_cell(input_data)