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Onnxruntime是一个开源的深度学习推理库，它支持多种深度学习框架的模型，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX等。下面是使用Onnxruntime的API的简要指南：
安装Onnxruntime库：首先需要安装Onnxruntime库，可以通过pip安装：pip install onnxruntime。
加载模型：使用Onnxruntime的InferenceSession类加载训练好的深度学习模型。可以通过传入模型文件的路径来加载模型：sess = onnxruntime.InferenceSession(‘model.onnx’)。
准备输入数据：准备输入数据作为模型的输入。输入数据的格式通常是一个numpy数组，可以根据模型的输入要求来准备数据。
运行推理：使用sess.run方法运行推理，传入准备好的输入数据：output = sess.run(None, {‘input’: input_data})。这里的’input’是模型的输入节点名，可以通过sess.get_inputs()方法获取。
处理输出数据：得到推理结果后，可以对输出数据进行处理，获取模型的输出结果。
清理资源：当推理完成后，可以释放资源，关闭InferenceSession对象：sess.close()。
以上是使用Onnxruntime的基本流程，具体操作可以根据实际需求进行调整。更详细的API文档可以参考Onnxruntime官方文档。
