onnx模型推理python
时间: 2023-08-24 10:10:00 浏览: 120
pyonnx-example:使用python实现基于onnxruntime的一些模型推断
ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放格式,可以在不同的深度学习框架之间进行转换和共享。在Python中使用ONNX模型进行推理可以使用ONNX Runtime库。下面是一个简单的例子:
```python
import onnxruntime as ort
import numpy as np
# 加载ONNX模型
sess = ort.InferenceSession("model.onnx")
# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 进行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 处理输出结果
print(output)
```
在上面的例子中,我们首先使用ONNX Runtime库加载了一个ONNX模型,并准备了输入数据。然后,我们调用`sess.run`方法对输入数据进行推理,并将输出结果保存在`output`变量中。最后,我们可以对输出结果进行必要的处理和分析。
需要注意的是,使用ONNX Runtime进行推理的速度通常比使用深度学习框架自带的推理引擎要快,因为ONNX Runtime是专门优化过的。
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