如何在C++中使用ONNX模型

要在C++中使用ONNX模型，需要安裝ONNX運行時庫，并使用相應的API來加載和運行模型。下面是一個簡單的示例代碼，說明如何在C++中使用ONNX模型：

#include <iostream>
#include <onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 創建ONNX運行時環境
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXModel");

    // 加載ONNX模型
    Ort::SessionOptions session_options;
    Ort::Session session(env, "model.onnx", session_options);

    // 創建輸入張量
    std::vector<float> input_data = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0};
    std::vector<int64_t> input_shape = {1, 4};
    Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(env, input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());

    // 運行模型
    std::vector<Ort::Value> output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr}, input_names.data(), &input_values, 1, output_names.data(), 1);

    // 獲取輸出張量數據
    Ort::Value output_tensor = output_tensors.front();
    float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();

    // 打印輸出張量數據
    for (int i = 0; i < output_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount(); ++i) {
        std::cout << output_data[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

在這個示例中，我們首先創建了一個ONNX運行時環境，并使用Ort::Session類加載了一個ONNX模型。然后，我們創建了一個輸入張量并運行了模型。最后，我們獲取了輸出張量的數據并打印出來。

需要注意的是，此示例中的模型文件名為model.onnx，需要替換為實際的模型文件名。同時，還需要根據模型的輸入和輸出張量名稱來正確設置輸入輸出張量的名稱。