如何在python推理中编写onnx权重

在Python中，您可以使用onnxruntime库加载ONNX模型并执行推理。然后可以使用 numpy 库将权重转换为 NumPy 数组，并传递给 ONNX 模型进行推理。

以下示例代码展示了如何在 Python 中执行 ONNX 权重推理：

 import< /span> onnxruntimeimport numpy as np# 加载 ONNX 模型onnx_model_path = 'model.onnx'sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)# 加载权重 span>weight_path = 'weights.npy'weights = np.load(weight_path)# 获取输入和输出名称input_name = sess.get_inputs()[0].nameoutput_name = sess.get_outputs()[0] .name# 创建用于推理的输入数据input_data = np.random.randn(*sess.get_inputs()[0 ].shape).astype(np.float32)# 设置 ONNX 模型的权重sess.set_tensor(input_name, input_data)sess.set_tensor(output_name, np.zeros(sess.get_outputs()[0].shape).astype(np.float32))sess.set_tensor(< span class="hljs-string">'weight',weights)# 进行推理sess.run([output_name])# 获取输出结果output_data = sess.get_tensor(output_name)print(output_data)

在本例中，首先使用onnxruntime库加载ONNX模型，并使用numpy库加载权重文档，然后获取输入和输出名称并创建输入数据的 NumPy 数组。然后，使用 sess.set_tensor()方法设置输入数据和权重数据。最后使用sess.run()方法进行推理，并使用sess.get_tensor()方法获取输出结果。