linux onnxruntime使用示例
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在Linux上使用ONNX Runtime，首先需要安装ONNX Runtime库。
可以通过以下命令安装：
```bash
pip install onnxruntime
```
接下来，我们将展示一个简单的示例，演示如何使用ONNX Runtime加载模型并运行推理。
1. 准备一个ONNX模型文件（例如`model.onnx`）：
```python
import numpy as np
from onnx import helper, TensorProto
# 创建一个简单的线性模型
input_tensor = helper.make_tensor_value_info('input', TensorProto.FLOAT, [1, 3])
output_tensor = helper.make_tensor_value_info('output', TensorProto.FLOAT, [1, 3])
node_def = helper.make_node(
'MatMul',
inputs=['input', 'weight'],
outputs=['output']
)
graph_def = helper.make_graph(
[node_def],
'linear_model',
[input_tensor],
[output_tensor]
)
model_def = helper.make_model(graph_def, producer_name='onnx-example')
# 保存模型到文件
with open('model.onnx', 'wb') as f:
f.write(model_def.SerializeToString())
```
2. 使用ONNX Runtime加载模型并进行推理：
```python
import onnxruntime as ort
# 初始化ONNX Runtime会话
sess = ort.InferenceSession('model.onnx')
# 准备输入数据
input_data = np.array([[1, 2, 3]], dtype=np.float32)
# 运行推理
output_data = sess.run(['output'], {'input': input_data})
# 输出结果
print("Output data:", output_data)
```
这个示例展示了如何在Linux上使用ONNX Runtime加载一个简单的线性模型，并对其进行推理。
你可以根据需要替换为其他模型和数据集。