python推理onnx權(quán)重如何寫

在Python中，可以使用onnxruntime庫加載ONNX模型并進(jìn)行推理。然后，可以使用numpy庫將權(quán)重轉(zhuǎn)換為NumPy數(shù)組，并將其傳遞給ONNX模型進(jìn)行推理。

以下是一個(gè)示例代碼，展示了如何在Python中進(jìn)行ONNX權(quán)重的推理：

import onnxruntime
import numpy as np

# 加載ONNX模型
onnx_model_path = 'model.onnx'
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)

# 加載權(quán)重
weight_path = 'weights.npy'
weights = np.load(weight_path)

# 獲取輸入和輸出名稱
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

# 創(chuàng)建用于推理的輸入數(shù)據(jù)
input_data = np.random.randn(*sess.get_inputs()[0].shape).astype(np.float32)

# 將權(quán)重設(shè)置為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)

# 進(jìn)行推理
sess.run([output_name])

# 獲取輸出結(jié)果
output_data = sess.get_tensor(output_name)

print(output_data)

在這個(gè)例子中，首先使用onnxruntime庫加載ONNX模型，并使用numpy庫加載權(quán)重文件。接下來，獲取輸入和輸出名稱，創(chuàng)建一個(gè)輸入數(shù)據(jù)的NumPy數(shù)組。然后，使用sess.set_tensor()方法設(shè)置輸入數(shù)據(jù)和權(quán)重?cái)?shù)據(jù)。最后，使用sess.run()方法進(jìn)行推理，并使用sess.get_tensor()方法獲取輸出結(jié)果。