PythonでONNXの重みを推論する方法はどうですか？

Pythonで、onnxruntimeライブラリを使用してONNXモデルをロードし、推論を行うことができます。その後、重みをNumPy配列に変換し、ONNXモデルに渡して推論を行うことができます。

PythonでONNX重みを使用して推論を行う方法を示したサンプルコードが以下に示されています。

import onnxruntime
import numpy as np

# 加载ONNX模型
onnx_model_path = 'model.onnx'
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)

# 加载权重
weight_path = 'weights.npy'
weights = np.load(weight_path)

# 获取输入和输出名称
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name

# 创建用于推理的输入数据
input_data = np.random.randn(*sess.get_inputs()[0].shape).astype(np.float32)

# 将权重设置为ONNX模型
sess.set_tensor(input_name, input_data)
sess.set_tensor(output_name, np.zeros(sess.get_outputs()[0].shape).astype(np.float32))
sess.set_tensor('weight', weights)

# 进行推理
sess.run([output_name])

# 获取输出结果
output_data = sess.get_tensor(output_name)

print(output_data)

この例では、まずonnxruntimeライブラリを使用してONNXモデルをロードし、numpyライブラリを使用して重みファイルをロードします。次に、入力と出力の名前を取得し、NumPy配列で入力データを作成します。その後、sess.set_tensor（）メソッドを使用して入力データと重みデータを設定します。最後に、推論を実行するためにsess.run（）メソッドを使用し、sess.get_tensor（）メソッドを使用して出力結果を取得します。