易语言onnx模型推理

### 易语言 ONNX 模型推理教程

#### 加载 DLL 文件并初始化
为了在易语言中实现 ONNX 模型的推理，首先需要加载已经封装好的 C++ 推理库。该库应当被编译成动态链接库（DLL），以便于跨平台调用。

.版本 2
.局部变量 hDll, 整数型
hDll ＝ 载入动态库 (“path_to_your_dll.dll”) ' 替换为实际路径[^3]

#### 定义外部函数声明
接着定义用于调用 DLL 中导出函数的原型。这些函数负责模型的加载、前向传播以及释放资源等操作。

.版本 2
.支持库 spec

// 假设 DLL 提供了如下几个基本接口
' 初始化环境
.外部程序集 InitEnv, , “InitEnv”, “path_to_your_dll.dll”
    .参数 status, 长整型

' 创建网络实例
.外部程序集 CreateNetInstance, , "CreateNetInstance", "path_to_your_dll.dll"
    .参数 netHandle, 长整型
    .参数 modelPath, 文本型
    
' 设置输入数据
.外部程序集 SetInputData, , "SetInputData", "path_to_your_dll.dll"
    .参数 netHandle, 长整型
    .参数 inputDataPtr, 整数型
    .参数 inputSize, 长整型

' 执行预测
.外部程序集 DoInference, , "DoInference", "path_to_your_dll.dll"
    .参数 netHandle, 长整型
    .参数 outputBufferPtr, 整数型
    .参数 bufferSize, 长整型

' 销毁网络实例
.外部程序集 DestroyNetInstance, , "DestroyNetInstance", "path_to_your_dll.dll"
    .参数 netHandle, 长整型

#### 准备输入数据与执行推理
准备好要传给模型的数据之后就可以设置输入并将它们送入到神经网络当中去进行计算了。这里假设我们有一个图片作为输入样本。

.版本 2
.局部变量 imgBytes, 字节集
imgBytes ＝ 图片转字节数组 (读取文件 ("example.jpg")) ' 这里应该替换为你自己的图片处理逻辑

.局部变量 pImgBytes, 整数型
pImgBytes ＝ 取地址 (imgBytes)

.局部变量 handle, 长整型
创建网络实例 (handle, "model.onnx") ' 使用之前准备好的 ONNX 模型文件路径

设定输入数据 (handle, pImgBytes, 到整形 (长度 (imgBytes)))

.局部变量 resultBuf, 字节集
resultBuf ＝ 新建字节集 (预期输出大小) ' 根据具体应用场景调整此值

.局部变量 pResultBuf, 整数型
pResultBuf ＝ 取地址 (resultBuf)

做推断 (handle, pResultBuf, 预期输出大小)
销毁网络实例 (handle)

请注意上述代码仅为示意性质，在真实环境中还需要考虑更多细节比如错误处理机制、内存管理等问题。此外，具体的 API 名称和参数列表取决于所使用的第三方库的具体情况，请参照相应文档获取最准确的信息。