在Python中，可以使用onnxruntime库加载ONNX模型并进行推理。然后，可以使用numpy库将权重转换为NumPy数组，并将其传递给ONNX模型进行推理。
以下是一个示例代码，展示了如何在Python中进行ONNX权重的推理：
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)
在这个例子中，首先使用onnxruntime库加载ONNX模型，并使用numpy库加载权重文件。接下来，获取输入和输出名称，创建一个输入数据的NumPy数组。然后，使用sess.set_tensor()方法设置输入数据和权重数据。最后，使用sess.run()方法进行推理，并使用sess.get_tensor()方法获取输出结果。
