使用c++将tensor（1,width,height)转为（width,height)

你可以使用 tensorflow 库中的 reshape 函数来将 tensor 转换为所需的形状。

例如：

# 假设 tensor 为 (1, width, height) 的形状
tensor = ...

// 转换为 (width, height) 的形状
tensor = tf.reshape(tensor, (width, height))

如果你使用的是 C++ API，你可以使用 Tensor::flat<T>() 方法将 tensor 展平为一维数组，然后使用 reshape 方法将其转换为所需的形状。

例如：

#include "tensorflow/core/public/tensor.h"

// 假设 tensor 为 (1, width, height) 的形状
tensorflow::Tensor tensor = ...;

// 将 tensor 展平为一维数组
auto flat = tensor.flat<float>();

// 将展平后的数组转换为 (width, height) 的形状
tensorflow::Tensor reshaped = tensorflow::Tensor(tensorflow::DT_FLOAT, {width, height});
std::copy_n(flat.data(), width * height, reshaped.flat<float>().data());

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onnxruntime tensor格式转成torch格式 c++版本

将ONNXRuntime的Tensor转换为PyTorch的Tensor格式可以使用以下C++代码：

#include <onnxruntime_cxx_api.h>
#include <torch/torch.h>

// 加载ONNX模型和ONNXRuntime的执行提供程序
Ort::SessionOptions options;
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "test");
Ort::Session session(env, "model.onnx", options);
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;

// 构造输入数据
std::vector<int64_t> input_shape = {batch_size, channels, height, width};
std::vector<float> input_data(batch_size * channels * height * width);
std::generate(input_data.begin(), input_data.end(), std::rand);

// 创建ONNXRuntime的输入Tensor
Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtDeviceAllocator, OrtMemTypeDefault);
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());

// 将ONNXRuntime的Tensor转换为numpy数组
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, 1, output_names.data(), output_names.size());
auto output_tensor = output_tensors.front().Get<Tensor>();
auto output_shape = output_tensor.Shape().GetDims();
auto output_data = output_tensor.Data<float>();

// 将numpy数组转换为PyTorch的Tensor
auto output = torch::from_blob(output_data, output_shape).clone();

其中，`model.onnx`是ONNX格式的模型文件，`batch_size`、`channels`、`height`、`width`是输入数据的形状。`input_data`是输入数据的数组，`output_data`是转换后的输出数据的数组，`output_shape`是输出数据的形状。`output`是转换后的PyTorch的Tensor。值得注意的是，在将ONNXRuntime的Tensor转换为numpy数组时，需要先通过`session.Run()`方法获取输出张量，然后再通过`output_tensor.Data<float>()`获取输出张量的数据。

怎么把这段c#转换为在c++中的dll函数实现，并在最后把float[] c返回给到c#，注意c++中的session和和c#的inferencesession不同 InferenceSession session = new InferenceSession(modelPath); Mat src_f = copy_from_mat(img); var wl = m_width * m_height; VectorOfMat temp = new VectorOfMat(); CvInvoke.Split(src_f, temp); float[] typedArr = new float[3 * m_width * m_height]; unsafe { fixed (float* target = typedArr) { for (int i = 0; i < temp.Size; i++) { var rawDataPointer = temp[i].DataPointer; Buffer.MemoryCopy((byte*)rawDataPointer, (byte*)target + (i * wl * sizeof(float)), wl * sizeof(float), wl * sizeof(float)); } } } var input = new DenseTensor<float>(typedArr, new[] { 1, 3, m_height, m_width }); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("images", input) }; var results = session.Run(inputs).ToArray(); //var ooo = results[0].AsTensor<float>(); float[] c = results[0].AsTensor<float>().ToArray();

你想要将上述C#代码转换为C++的DLL函数，以便在C#中使用。下面是一个可能的实现：

首先，你需要包含以下头文件：

#include <vector>
#include <memory>
#include <string>
#include "onnxruntime_cxx_api.h"
#include "opencv2/opencv.hpp"

接下来，你可以编写一个函数，该函数将接收模型路径和OpenCV图像作为输入，并返回结果数组。请注意，为了将结果传递回C#，你需要使用指针并将其包装在一个结构体中。

typedef struct {
    float* data;
    int size;
} FloatArray;

FloatArray run_inference(const char* model_path, cv::Mat img) {
    // Load the model
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "onnx");
    Ort::Session session(env, model_path, session_options);

    // Convert the image to a float array
    int m_width = img.cols;
    int m_height = img.rows;
    cv::Mat src_f;
    img.convertTo(src_f, CV_32FC3);
    std::vector<cv::Mat> temp;
    cv::split(src_f, temp);
    float* typedArr = new float[3 * m_width * m_height];
    for (int i = 0; i < temp.size(); i++) {
        std::memcpy(typedArr + (i * m_width * m_height), temp[i].data, m_width * m_height * sizeof(float));
    }

    // Create the input tensor
    Ort::MemoryInfo memory_info = Ort::MemoryInfo::CreateCpu(OrtArenaAllocator, OrtMemTypeDefault);
    std::vector<int64_t> input_shape = { 1, 3, m_height, m_width };
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(memory_info, typedArr, 3 * m_width * m_height, input_shape.data(), input_shape.size());

    // Run the inference
    const char* input_names[] = { "images" };
    Ort::RunOptions run_options;
    std::vector<Ort::Value> inputs = { input_tensor };
    std::vector<const char*> output_names = { "output" };
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(run_options, input_names, inputs.data(), inputs.size(), output_names.data(), output_names.size());

    // Convert the output tensor to a float array
    float* output_data = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
    int output_size = output_tensors[0].GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount();
    FloatArray result = { output_data, output_size };

    // Clean up
    delete[] typedArr;

    return result;
}

最后，你需要将该函数导出到DLL。这可以通过以下方式完成：

extern "C" __declspec(dllexport) FloatArray __cdecl run_inference(const char* model_path, cv::Mat img);

现在你可以在C#中调用此函数，并将结果转换为float数组。