ONNX 全名(Open Neural Network Exchange) 开放神经网络转换,由微软与 Facebook 在2017年提出。
需要确保以下几点:
1. 在Qt项目中包含了ONNX Runtime的头文件和链接库。
2. 将"path/to/your/onnx/model.onnx"替换为你要使用的ONNX模型的路径。
3. 根据模型的输入要求,准备输入数据,并填充到`input_data`中。
4. 根据模型的输出要求,对`output_tensor`中的`output_data`进行处理,例如打印分类结果。
#include <QCoreApplication>
#include <QFile>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>
int main(int argc, char *argv[])
{
QCoreApplication app(argc, argv);
// 加载ONNX模型
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_ERROR, "ONNXExample");
Ort::Session session(env, "path/to/your/onnx/model.onnx", Ort::SessionOptions{});
// 准备输入数据
std::vector<std::string> input_names = session.GetInputNames();
Ort::AllocatorWithDefaultOptions allocator;
Ort::Value input_tensor(allocator, Ort::TensorInfo(ORT_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT,
Ort::Dims{1, 3, 224, 224}));
float* input_data = input_tensor.GetTensorMutableData<float>();
// 填充输入数据
// 这里需要根据你的模型和数据进行相应的处理,例如读取图像并进行预处理
// input_data = ...
// 执行推理
Ort::Value output_tensor(allocator, Ort::TensorInfo(ORT_TENSOR_ELEMENT_DATA_TYPE_FLOAT, Ort::Dims{1, 1000}));
session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_tensor, 1,
output_names.data(), &output_tensor, 1);
// 获取输出结果
float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();
// 对输出数据进行处理,例如打印分类结果
return app.exec();
}