c# onnx有案例吗

是的，C#中可以使用ONNX（Open Neural Network Exchange）来处理机器学习模型。以下是一个简单的示例，展示了如何使用C#和ONNX来加载和使用一个预训练的模型。

首先，确保你已经安装了Microsoft.ML.OnnxRuntime包，它提供了在C#中使用ONNX模型的功能。你可以通过NuGet包管理器来安装它：

Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime

然后，你可以使用以下代码来加载和使用一个ONNX模型：

using System;
using System.Threading.Tasks;
using Microsoft.ML.OnnxRuntime;

class Program
{
    static async Task Main(string[] args)
    {
        // 创建一个ONNX Runtime会话
        var sessionOptions = new SessionOptions
        {
            InferenceEnginePath = "path/to/your/onnxruntime.dll" // 指定ONNX Runtime的路径
        };
        using (var session = new InferenceSession(sessionOptions, "model.onnx"))
        {
            // 准备输入数据
            var inputs = new[]
            {
                new ValueTensor(new float[] { 1, 2, 3, 4 }), // 根据模型输入的形状和类型准备数据
                new ValueTensor(new float[] { 5, 6, 7, 8 })
            };

            // 运行模型
            var outputs = session.Run(inputs);

            // 处理输出数据
            foreach (var output in outputs)
            {
                Console.WriteLine($"Output shape: {output.Shape}");
                Console.WriteLine($"Output values: {string.Join(", ", output.GetValues())}");
            }
        }
    }
}

在这个示例中，我们首先创建了一个InferenceSession对象，指定了ONNX Runtime的路径和模型的路径。然后，我们准备了模型的输入数据，并使用session.Run方法运行模型。最后，我们处理并输出模型的输出数据。

请注意，你需要将path/to/your/onnxruntime.dll替换为你实际安装ONNX Runtime的路径，并将model.onnx替换为你的ONNX模型文件名。此外，根据你的模型输入和输出，你可能需要调整输入数据的准备和输出数据的处理方式。