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在Python中,可以使用onnxruntime
库加载ONNX模型并进行推理。然后,可以使用numpy
库将权重转换为NumPy数组,并将其传递给ONNX模型进行推理。
以下是一个示例代码,展示了如何在Python中进行ONNX权重的推理:
import onnxruntime import numpy as np # 加载ONNX模型 onnx_model_path = 'model.onnx' sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path) # 加载权重 weight_path = 'weights.npy' weights = np.load(weight_path) # 获取输入和输出名称 input_name = sess.get_inputs()[0].name output_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) # 将权重设置为ONNX模型 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('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)
在这个例子中,首先使用onnxruntime
库加载ONNX模型,并使用numpy
库加载权重文件。接下来,获取输入和输出名称,创建一个输入数据的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。