c# onnx怎样加载模型

在C#中加载ONNX模型，你可以使用ML.NET，这是一个开源的机器学习框架，支持多种语言和平台，包括C#。以下是使用ML.NET加载ONNX模型的步骤：

1. 首先，确保你已经安装了ML.NET包。如果没有安装，可以通过NuGet包管理器安装。在你的项目中运行以下命令：

Install-Package Microsoft.ML

2. 添加对ONNX的支持。在你的项目中运行以下命令：

Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime

3. 创建一个C#类来表示你的数据集。例如，如果你的模型需要一个名为Input的数据集，你可以创建一个名为Input的类：

public class Input
{
    [LoadColumn(0)]
    public float[] Feature1 { get; set; }

    [LoadColumn(1)]
    public float[] Feature2 { get; set; }
}

4. 创建一个C#类来表示模型的输出。例如，如果你的模型输出一个名为Output的结果，你可以创建一个名为Output的类：

public class Output
{
    [ColumnName("output_0")]
    public float[] PredictedLabel { get; set; }
}

5. 加载ONNX模型。在你的C#代码中，使用MLContext类加载ONNX模型：

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

public class ONNXModelLoader
{
    private readonly MLContext _mlContext;
    private readonly string _modelPath;

    public ONNXModelLoader(string modelPath)
    {
        _mlContext = new MLContext();
        _modelPath = modelPath;
    }

    public ITransformer LoadModel()
    {
        var sessionOptions = new SessionOptions
        {
            InferenceEngineName = "onnxruntime"
        };

        using var model = _mlContext.Model.Load(_modelPath, out var modelInputSchema);
        using var session = new InferenceSession(model, sessionOptions);

        return session;
    }
}

6. 使用加载的模型进行预测。在你的C#代码中，使用ITransformer对象进行预测：

public class ONNXModelPredictor
{
    private readonly ITransformer _model;

    public ONNXModelPredictor(ITransformer model)
    {
        _model = model;
    }

    public Output Predict(Input input)
    {
        var predictor = _model.CreatePredictionEngine<Input, Output>(_mlContext);
        var prediction = predictor.Predict(input);

        return prediction;
    }
}

7. 在你的应用程序中使用这些类。例如：

var modelLoader = new ONNXModelLoader("path/to/your/model.onnx");
var model = modelLoader.LoadModel();
var predictor = new ONNXModelPredictor(model);

var input = new Input
{
    Feature1 = new float[] { 1.0f, 2.0f },
    Feature2 = new float[] { 3.0f, 4.0f }
};

var output = predictor.Predict(input);
Console.WriteLine($"Predicted label: {string.Join(", ", output.PredictedLabel)}");

这样，你就可以在C#中使用ONNX模型进行预测了。