onnxruntime模型部署-pythonAPI
import onnxruntime
# 创建ONNX运行时会话
# 第一个参数是模型路径，第二个参数是软件设置，例如：会话选项
# 这里使用默认设置
session = onnxruntime.InferenceSession("path_to_your_model.onnx")
# 输入数据准备
# 假设模型期望的输入名称是 'input_name'
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = ... # 你的输入数据，应该是一个numpy数组
# 运行模型进行推断
outputs = session.run([], {input_name: input_name})
# 输出结果
print(outputs)这段代码演示了如何使用ONNX Runtime Python API加载一个ONNX模型并对输入数据进行推断。需要替换"path_to_your_model.onnx"为你的模型文件路径，并且准备相应的输入数据。输出将是模型的预测结果。
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