深度学习-Python调用ONNX模型

在Python中调用ONNX模型，你需要使用onnxruntime库。以下是一个简单的例子，展示如何使用onnxruntime来加载和执行一个ONNX模型。

首先，确保安装了onnxruntime库：

pip install onnxruntime

然后，你可以使用以下代码加载和执行ONNX模型：

import onnxruntime
import numpy as np
 
# 创建一个会话来运行模型
session = onnxruntime.InferenceSession('model.onnx')
 
# 准备输入数据，这里需要根据你的模型的输入进行修改
input_data = np.random.randn(1, 3, 224, 224).astype(np.float32)  # 假设输入数据的形状和数据类型
 
# 运行模型
output = session.run([], {'input_name': input_data})
 
# 输出模型的输出
print(output)

在这个例子中，'model.onnx'是你的模型文件的路径，'input_name'是模型的输入名，input_data是输入数据，其形状和类型应与模型输入匹配。session.run()的第一个参数是输出节点的名称列表，如果你想获取特定的输出，可以将输出节点名称放在这里。如果你想获取所有输出，可以使用空列表[]。

请根据你的模型的实际输入进行input_data的修改，并替换'input_name'为模型的实际输入名称。