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。