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:
- 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
- 添加对ONNX的支持。在你的项目中运行以下命令:
Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime
- 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; } }
- 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; } }
- 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;
}
}
- 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(_mlContext); var prediction = predictor.Predict(input); return prediction; } }
- 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。