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2024年4月25日发(作者：商城模板使用)

一、介绍

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的标准，

旨在简化不同深度学习框架之间模型的可移植性。ONNXRuntime是

一个用于高性能推理的开源引擎，它支持对基于ONNX格式的模型进

行推理。本文将介绍如何使用Python和ONNXRuntime进行推理，

并给出一个示例。

二、安装

1. 安装ONNXRuntime库

在命令行中执行以下命令：

```shell

pip install onnxruntime

```

2. 安装其他依赖

在使用ONNXRuntime进行推理时，可能还需要安装其他依赖

库，比如numpy、opencv等。根据具体需求安装相应的库。

三、加载模型

1. 使用ONNXRuntime加载模型

在Python代码中使用nceSession类加载

模型文件，示例代码如下：

```python

import onnxruntime

sess = nceSession("")

```

2. 获取输入和输出节点信息

加载模型后，可以通过_inputs()和_outputs()

方法获取模型的输入和输出节点信息，示例代码如下：

```python

input_info = _inputs()

output_info = _outputs()

```

四、推理

1. 准备输入数据

根据模型的输入节点信息，准备好输入数据。通常情况下，输入

数据的格式为numpy数组。

2. 进行推理

使用()方法进行推理，示例代码如下：

```python

import numpy as np

input_data = (1, 3, 224,

224).astype(32)

result = (output_info[0].name, {input_info[0].name:

input_data})

```


本文标签： 输入 模型 推理

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