onnxruntime 动态batch推理 处理数据

在进行动态 batch 推理时，需要注意如何处理输入数据和输出数据。

对于输入数据，我们需要根据当前 batch size 动态地生成输入张量，并将其传递给 `session.Run()` 方法进行推理。在 Python API 中，可以使用 NumPy 数组来表示输入张量；在 C++ API 中，需要手动创建输入张量的 value 对象，并将其包装到 vector 中传递给 `session.Run()` 方法。需要注意的是，不同 batch size 的输入张量的形状可能不同，因此需要根据当前 batch size 动态地计算输入张量的形状。

对于输出数据，我们可以使用与固定 batch size 推理相同的方式来处理。在 Python API 中，输出结果是一个 NumPy 数组的列表；在 C++ API 中，输出结果是一个 value 对象的 vector。在处理输出结果时，需要注意不同 batch size 的输出结果的形状可能不同，因此需要根据当前 batch size 动态地计算输出结果的形状。

下面是一个示例代码，演示如何使用 NumPy 数组处理输入数据和输出数据：

import numpy as np
import onnxruntime

# 创建一个模型
sess = onnxruntime.InferenceSession("model.onnx")

# 定义输入张量的形状
input_shape = sess.get_inputs()[0].shape

# 定义要执行的 batch size
batch_sizes = [1, 2, 3]

# 动态推理
for batch_size in batch_sizes:
    # 创建输入张量
    input_dim = [batch_size] + list(input_shape[1:])
    input_data = np.random.randn(*input_dim).astype(np.float32)

    # 执行推理
    output = sess.run(None, {sess.get_inputs()[0].name: input_data})

    # 处理输出结果
    output_dim = [batch_size] + list(output[0].shape[1:])
    output_data = output[0].reshape(output_dim)
    # ...

在这个示例中，我们首先创建了一个 `InferenceSession` 对象，然后获取了输入张量的形状。接着，我们定义了要执行的 batch size 列表，并在循环中动态地生成输入张量，并将其传递给 `sess.run()` 方法进行推理。最后，我们可以使用 NumPy 数组处理输出结果，例如将其重新 reshape 成与当前 batch size 对应的形状。