如何在C++中使用ONNX模型

要在C++中使用ONNX模型，需要安装ONNX运行时库，并使用相应的API来加载和运行模型。下面是一个简单的示例代码，说明如何在C++中使用ONNX模型：

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

int main() {
    // 创建ONNX运行时环境
    Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXModel");

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

    // 创建输入张量
    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());

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

    // 获取输出张量数据
    Ort::Value output_tensor = output_tensors.front();
    float* output_data = output_tensor.GetTensorMutableData<float>();

    // 打印输出张量数据
    for (int i = 0; i < output_tensor.GetTensorTypeAndShapeInfo().GetElementCount(); ++i) {
        std::cout << output_data[i] << " ";
    }
    std::cout << std::endl;

    return 0;
}

在这个示例中，我们首先创建了一个ONNX运行时环境，并使用Ort::Session类加载了一个ONNX模型。然后，我们创建了一个输入张量并运行了模型。最后，我们获取了输出张量的数据并打印出来。

需要注意的是，此示例中的模型文件名为model.onnx，需要替换为实际的模型文件名。同时，还需要根据模型的输入和输出张量名称来正确设置输入输出张量的名称。