c# onnxruntime如何处理动态输入 - 问答

在C#中使用ONNX Runtime处理动态输入时，您需要首先构建一个具有动态输入张量的模型。然后，您可以使用Ort.SessionOptions和Ort.Env创建一个会话，并使用Ort.Session.Run方法运行模型。以下是一个简单的示例，说明如何使用C#中的ONNX Runtime处理动态输入：

首先，确保已安装ONNX Runtime的C#包。您可以使用以下命令安装：

dotnet add package Microsoft.ML.OnnxRuntime

然后，创建一个简单的ONNX模型，例如一个具有单个动态输入张量的加法模型。您可以使用ONNX工具（如Netron）来创建和保存模型。
在C#代码中，使用以下代码处理动态输入：

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 创建一个Ort环境
        var env = Ort.Env.GetEnvironment();

        // 加载模型
        var sessionOptions = new Ort.SessionOptions
        {
            InferenceOptions = new Ort.InferenceOptions
            {
                ExecutionMode = Ort.ExecutionMode.Parallel
            }
        };
        using var session = new Ort.Session(env, "model.onnx", sessionOptions);

        // 创建动态输入数据
        var inputName = session.InputNames[0];
        var dynamicInputShape = new[] { 1, 3 }; // 例如，一个包含3个元素的向量
        var dynamicInputValue = new float[] { 1.0f, 2.0f, 3.0f };

        // 准备输入数据
        var inputTensor = new Ort.Value[]
        {
            new Ort.Value(dynamicInputShape, dynamicInputValue)
        };

        // 运行模型
        var outputNames = session.OutputNames;
        var outputs = await session.RunAsync(new[] { inputTensor }, outputNames);

        // 处理输出数据
        foreach (var output in outputs)
        {
            Console.WriteLine($"Output: {string.Join(", ", output.GetArray<float>())}");
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个ONNX环境，然后加载了一个具有单个动态输入张量的简单加法模型。接下来，我们创建了一个动态输入数据，并准备了输入数据。最后，我们使用Ort.Session.Run方法运行模型，并处理输出数据。

请注意，您需要根据实际情况修改模型文件名、输入和输出名称以及动态输入数据。

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