C# 使用onnx模型
时间: 2023-06-01 12:04:56 浏览: 117
C是一种计算机编程语言。它由Dennis Ritchie在20世纪70年代初开发,是一种结构化、高级和通用性强的编程语言。C语言在系统编程、操作系统、编译器设计等领域得到了广泛应用,也是其他编程语言的基础。C语言的语法简洁,执行效率高,易于学习和使用。
相关问题
C#调用ONNX模型
在C#中调用ONNX模型,可以使用ONNX Runtime来实现。下面是一个简单的示例代码,展示了如何加载ONNX模型并使用它进行预测:
```csharp
using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors;
class Program
{
static void Main()
{
// 加载ONNX模型
var session = new InferenceSession("path/to/your/model.onnx");
// 准备输入数据
var inputMeta = session.InputMetadata;
var inputName = inputMeta.Keys.First();
var shape = inputMeta[inputName].Dimensions.ToArray();
var inputTensor = new DenseTensor<float>(shape);
// 设置输入数据
// 注意:这里需要根据模型的输入要求,将数据填充到inputTensor中
// 这里只是个示例,实际需要根据模型的输入要求来处理数据
float[] inputData = new float[shape.Length];
// 填充inputData数组
inputTensor.CopyFrom(inputData);
// 准备输出数据
var outputMeta = session.OutputMetadata;
var outputName = outputMeta.Keys.First();
var outputShape = outputMeta[outputName].Dimensions.ToArray();
var outputTensor = new DenseTensor<float>(outputShape);
// 运行预测
session.Run(new[] { inputName }, new[] { inputTensor }, new[] { outputName }, new[] { outputTensor });
// 处理输出结果
var outputData = outputTensor.ToArray();
// 输出结果
foreach (var value in outputData)
{
Console.WriteLine(value);
}
}
}
```
请确保已经安装了ONNX Runtime NuGet包,并将路径 "path/to/your/model.onnx" 替换为你自己的ONNX模型文件路径。在代码中,你需要根据模型的输入要求,将数据填充到inputTensor中,并根据模型的输出要求来处理输出结果。
C#使用onnx文件推理模型
C#可以使用ONNX文件进行推理模型。ONNX(Open Neural Network Exchange)是一种开放的深度学习模型交换格式,它可以在不同的深度学习框架之间共享和转换模型。
要在C#中使用ONNX文件进行推理模型,你可以使用ONNX Runtime库。ONNX Runtime是一个跨平台的开源库,可以加载和运行ONNX模型。
下面是一个简单的示例代码,展示了如何在C#中使用ONNX Runtime进行推理模型:
```csharp
using System;
using System.Linq;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;
class Program
{
static void Main()
{
// 加载ONNX模型
var modelPath = "path/to/your/model.onnx";
var sessionOptions = new SessionOptions();
var session = new InferenceSession(modelPath, sessionOptions);
// 准备输入数据
var inputName = session.InputMetadata.Keys.First();
var inputMeta = session.InputMetadata[inputName];
var shape = inputMeta.Dimensions.ToArray();
var input = new float[shape[0], shape[1], shape[2]]; // 根据模型输入的形状创建输入数据
// 运行推理
var inputs = new NamedOnnxValue[] { NamedOnnxValue.CreateFromTensor(inputName, input) };
using (var results = session.Run(inputs))
{
// 获取输出数据
var outputName = session.OutputMetadata.Keys.First();
var outputMeta = session.OutputMetadata[outputName];
var output = results.First().AsTensor<float>();
// 处理输出数据
// ...
Console.WriteLine("Inference completed successfully.");
}
}
}
```
在这个示例中,你需要替换`modelPath`为你的ONNX模型的路径。然后,你可以根据模型输入的形状创建输入数据,并将其传递给`session.Run`方法进行推理。最后,你可以处理输出数据以获得推理结果。
这只是一个简单的示例,你可能需要根据你的具体模型和需求来调整代码。你还可以使用ONNX Runtime的其他功能,例如设置计算设备、获取中间层输出等。
希望这个示例对你有帮助!
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