如何使用onnxruntime推理onnx模型

使用onnxruntime进行推理onnx模型的步骤如下：

1. 安装onnxruntime库：首先需要安装onnxruntime库，可以通过pip命令进行安装，例如：`pip install onnxruntime`。

2. 加载模型：使用onnxruntime的`InferenceSession`类加载onnx模型。可以通过指定模型文件路径或者模型字节流进行加载。例如：

import onnxruntime as ort

model_path = "path/to/model.onnx"
session = ort.InferenceSession(model_path)

3. 准备输入数据：根据模型的输入要求，准备输入数据。输入数据通常是一个numpy数组或者一个包含多个numpy数组的列表。例如：

import numpy as np

input_data = np.array([[1, 2, 3, 4]])

4. 进行推理：调用`run`方法进行推理。可以通过指定输入和输出的名称来获取相应的结果。例如：

output_name = session.get_outputs().name
output = session.run([output_name], {session.get_inputs().name: input_data})

5. 处理输出结果：根据模型的输出要求，对输出结果进行处理。输出结果通常是一个numpy数组或者一个包含多个numpy数组的列表。例如：

output_data = output

6. 关闭会话：在推理完成后，可以关闭会话以释放资源。例如：

session.close()