简介
- onnxruntime库相关笔记
python3 onnxruntime库 是什么
ONNX Runtime是一个用于在Python中执行ONNX模型的库。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放式的深度学习模型表示格式，它允许在不同的深度学习框架之间轻松转换模型。ONNX Runtime提供了一个高性能的推理引擎，可以在CPU、GPU和其他加速器上运行ONNX模型。通过使用ONNX Runtime，您可以在Python中轻松加载、优化和执行ONNX模型，这使得您可以快速部署和执行各种类型的深度学习模型。ONNX Runtime支持各种常见的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等，并提供了用于与这些框架集成的API。
python3 onnxruntime库 详解
ONNX Runtime是一个用于在Python中执行ONNX模型的库。下面是ONNX Runtime库的一些详细解释：
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用途：ONNX Runtime用于加载、优化和执行ONNX格式的深度学习模型。它是一个用于推理（即模型预测）的高性能引擎。
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跨平台性：ONNX Runtime是一个跨平台的库，可以在不同的设备上运行，包括CPU、GPU和特定硬件加速器。这使得您可以将模型轻松部署到各种设备上，并利用硬件加速以获得更高的性能。
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支持的框架：ONNX Runtime支持各种常见的深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow等。这意味着您可以使用这些框架训练模型，并在ONNX Runtime中执行这些模型，而无需进行复杂的转换。
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高性能：ONNX Runtime旨在提供高性能的推理体验。它经过优化，以在各种设备上实现快速的模型推理，并且通常比使用原始深度学习框架进行推理更加高效。
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API接口：ONNX Runtime提供了用于加载、运行和评估模型的Python API接口。这些接口易于使用，并且提供了各种功能，包括异步推理、模型优化和性能调优等。
总之，ONNX Runtime是一个强大的工具，使得您可以在Python中轻松地加载、优化和执行ONNX模型，从而实现快速且高效的深度学习推理。
python3 onnxruntime库 示例
以下是一个简单的示例，演示如何使用Python中的ONNX Runtime库加载并执行一个ONNX模型：
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import onnxruntime as rt
import numpy as np
# 加载ONNX模型
model_path = 'model.onnx'
sess = rt.InferenceSession(model_path)
# 模型输入名称和形状
input_name = sess.get_inputs()[0].name
input_shape = sess.get_inputs()[0].shape
print("模型输入名称:", input_name)
print("模型输入形状:", input_shape)
# 创建模拟输入数据
input_data = np.random.rand(*input_shape).astype(np.float32)
# 执行推理
output = sess.run(None, {input_name: input_data})
# 输出结果
print("模型输出:", output)
在这个示例中：
- 首先，我们导入了
onnxruntime库。 - 然后，我们使用
rt.InferenceSession加载了一个ONNX模型，该模型的路径存储在model_path变量中。 - 我们通过
sess.get_inputs()获取了模型的输入信息，包括输入名称和形状。 - 接下来，我们创建了一个随机的模拟输入数据
input_data，其形状与模型输入相匹配。 - 最后，我们使用
sess.run方法执行推理，将输入数据传递给模型，并获取模型的输出结果。
这只是一个简单的示例，演示了如何使用ONNX Runtime库加载和执行模型。实际应用中，您可能需要根据模型的具体要求进行更复杂的输入数据准备和后处理操作。
python3 onnxruntime.InferenceSession.run()函数 详解
onnxruntime.InferenceSession.run()函数是ONNX Runtime库中用于执行推理（inference）的主要函数。这个函数允许您将输入数据传递给ONNX模型，并获取模型的输出结果。以下是该函数的详解：
参数：
- inputs：一个字典，表示模型的输入。字典的键是输入张量的名称，值是相应的输入张量数据。如果模型有多个输入，那么这个字典将包含多个键值对。
- outputs：一个列表，表示您希望获取的模型输出。列表中的每个元素都是一个字符串，表示模型输出张量的名称。
返回值：
- outputs：一个列表，包含了模型的输出结果。列表中的每个元素都是一个NumPy数组，表示相应的输出张量数据。如果模型有多个输出，那么返回的列表将包含多个数组。
示例：
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import onnxruntime as rt
import numpy as np
# 加载ONNX模型
model_path = 'model.onnx'
sess = rt.InferenceSession(model_path)
# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)
# 执行推理
output = sess.run(None, {'input': input_data})
# 输出结果
print("模型输出:", output)
在这个示例中，我们首先加载了一个ONNX模型，并准备了输入数据。然后，我们使用sess.run()函数执行推理，将输入数据传递给模型，并获取模型的输出结果。最后，我们打印了输出结果。