使用ONNX Runtime在Python中进行模型推理ONNX Runtime（ORT）是一种高性能的推理引擎，支持多

ONNX Runtime（ORT）是一种高性能的推理引擎，支持多种深度学习框架，如PyTorch、TensorFlow和scikit-learn。以下是如何在Python中安装和使用ONNX Runtime的简要指南。

安装ONNX Runtime

ONNX Runtime有两个主要的Python包：CPU版本和GPU版本。根据你的硬件选择合适的版本。

CPU版本：适用于Arm-based CPU和macOS。
```
pip install onnxruntime
```
GPU版本（CUDA 12.x）：默认支持CUDA 12.x。
```
pip install onnxruntime-gpu
```

GPU版本（CUDA 11.8）：需要从Azure DevOps Feed安装。

pip install onnxruntime-gpu --extra-index-url https://aiinfra.pkgs.visualstudio.com/PublicPackages/_packaging/onnxruntime-cuda-11/pypi/simple/

安装ONNX导出工具

PyTorch

PyTorch自带ONNX支持，直接安装PyTorch即可。

pip install torch

TensorFlow

需要额外安装tf2onnx来支持ONNX导出。

pip install tf2onnx

scikit-learn

需要安装skl2onnx来支持ONNX导出。

pip install skl2onnx

快速开始示例

PyTorch CV示例

导出模型：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 假设model是你的PyTorch模型，device是设备（如GPU或CPU）
model = ...  # 初始化你的模型
device = ...  # 设备

input_data = torch.randn(1, 28, 28).to(device)
onnx.export(model, input_data, "fashion_mnist_model.onnx", 
            input_names=['input'], output_names=['output'])

加载ONNX模型并进行推理：

import onnx
import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("fashion_mnist_model.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)

# 创建推理会话
ort_sess = ort.InferenceSession('fashion_mnist_model.onnx')

# 假设x是输入数据
x = ...  # 初始化输入数据

outputs = ort_sess.run(None, {'input': x.numpy()})

PyTorch NLP示例

导出模型：

import torch
import torch.onnx as onnx

# 假设model是你的PyTorch NLP模型
model = ...  # 初始化你的模型

text = "示例文本"
text_tensor = torch.tensor(text_pipeline(text))  # 假设text_pipeline是文本预处理函数
offsets = torch.tensor([0])

onnx.export(model, (text_tensor, offsets), "ag_news_model.onnx", 
            input_names=['input', 'offsets'], output_names=['output'],
            dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}})

加载ONNX模型并进行推理：

import onnx
import onnxruntime as ort
import numpy as np

# 加载ONNX模型
onnx_model = onnx.load("ag_news_model.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)

# 创建推理会话
ort_sess = ort.InferenceSession('ag_news_model.onnx')

# 假设text是输入文本，offsets是偏移量
text = ...  # 初始化输入文本
offsets = torch.tensor([0])

outputs = ort_sess.run(None, {'input': text.numpy(), 'offsets': offsets.numpy()})

TensorFlow CV示例

导出模型：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.applications import ResNet50
import tf2onnx

# 加载预训练模型
model = ResNet50(weights='imagenet')

# 转换为ONNX模型
spec = (tf.TensorSpec((None, 224, 224, 3), tf.float32, name="input"),)
output_path = model.name + ".onnx"
model_proto, _ = tf2onnx.convert.from_keras(model, input_signature=spec, opset=13, output_path=output_path)

加载ONNX模型并进行推理：

import onnxruntime as rt

# 创建推理会话
providers = ['CPUExecutionProvider']
m = rt.InferenceSession(output_path, providers=providers)

# 假设x是输入数据
x = ...  # 初始化输入数据

output_names = [n.name for n in model_proto.graph.output]
onnx_pred = m.run(output_names, {"input": x})

scikit-learn CV示例

导出模型：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from skl2onnx import convert_sklearn

# 加载iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)

# 训练逻辑回归模型
clr = LogisticRegression()
clr.fit(X_train, y_train)

# 转换为ONNX模型
initial_type = [('float_input', FloatTensorType([None, 4]))]
onx = convert_sklearn(clr, initial_types=initial_type)
with open("logreg_iris.onnx", "wb") as f:
    f.write(onx.SerializeToString())

加载ONNX模型并进行推理：

import numpy
import onnxruntime as rt

# 创建推理会话
sess = rt.InferenceSession("logreg_iris.onnx")
input_name = sess.get_inputs()[0].name

# 假设X_test是测试数据
pred_onx = sess.run(None, {input_name: X_test.astype(numpy.float32)})[0]

通过这些示例，你可以轻松地将不同框架的模型导出为ONNX格式，并使用ONNX Runtime进行高效的推理。