如何在C++中调用ONNX模型？
ONNX（Open Neural Network Exchange）是Facebook、Microsoft和亚马逊等公司联合推出的一个神经网络交换格式。它的出现解决了不同深度学习框架之间的模型兼容性问题，使得开发人员可以更加便捷地在不同的深度学习框架间转移模型。
对于C++开发者，如何调用已经训练好的ONNX模型呢？下面给出了一些步骤：
1. 安装ONNX运行时库和C++ API
ONNX提供了C++ API的支持，可以在C++中方便地调用ONNX模型。因此，在使用ONNX模型之前，我们需要先安装ONNX的运行时库和C++ API。详细的安装方法可以参考ONNX的官方文档。
2. 加载ONNX模型
使用ONNX的C++ API，我们可以轻松地加载ONNX文件并获取模型信息。以下是加载ONNX模型的示例代码：
onnx::ModelProto model_proto; // 定义模型结构
std::string model_path = "path/to/onnx/model"; // ONNX文件路径
int status = onnx::ModelProto::ParseFromFile(model_path, &model_proto); // 从ONNX文件中读取模型信息
// 检查模型加载是否成功
if (!status)
std::cerr << "Failed to load ONNX model from file: " << model_path << std::endl;
return -1;
// 获取模型信息，例如输入张量大小、输出张量大小、网络结构等
// ...
3. 构建输入张量
ONNX模型的输入是一个或多个张量，因此我们需要为模型构建输入张量。以下是构建输入张量的示例代码：
std::vector<float> input_data; // 输入张量数据
int input_size = 224; // 输入张量大小
// 构建输入张量
onnx::TensorProto* input_tensor = new onnx::TensorProto();
input_tensor->set_data_type(onnx::TensorProto_DataType_FLOAT);
input_tensor->mutable_dims()->Add(input_size);
input_tensor->mutable_dims()->Add(input_size);
// 将输入数据赋值给张量
for (int i = 0; i < input_size * input_size; ++i)
{
input_tensor->add_float_data(input_data[i]);
}
4. 进行推断并获取输出
有了模型和输入张量，我们可以进行推断过程并获取输出了。以下是推断过程和获取输出的示例代码：
onnx::InferenceSession session; // 创建推断会话
// 加载模型
auto status = session.LoadFromModelProto(model_proto);
if (!status)
std::cerr << "Failed to load model";
return -1;
// 进行推断
std::vector<std::string> input_names = {"input"}; // 输入张量名称
std::vector<Ort::Value> input_tensors = {Ort::Value::CreateTensor<float>(input_tensor->dims(), input_tensor->float_data().data(), input_tensor->float_data().size())}; // 输入张量数据
std::vector<std::string> output_names = {"output"}; // 输出张量名称
std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(input_names, input_tensors, output_names); // 得到输出张量
// 解析输出张量
if (output_tensors.size() != 1)
{
std::cerr << "Unexpected number of outputs\n";
return -1;
}
auto output_tensor_ptr = output_tensors.front().GetTensorMutableData<float>();
// ...
通过以上步骤，我们就可以在C++中方便地调用ONNX模型了。当然，具体的情况还需要根据不同的模型和应用场景来进行适配和调整。
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