res = rec_onnx_path.run([output_name], {input_name: input_data})中input_data如何获取

### 如何准备和获取 ONNX 模型推理所需的 `input_data` 对于 ONNX 模型的推理，`input_data` 的准备取决于具体的应用场景以及模型的需求。通常情况下，输入数据可以是图像、文本或其他类型的结构化或非结构化数据。 #### 图像处理 当涉及图像处理时，如使用 EfficientNetV2 进行分类任务，需先加载并预处理图像： ```python from PIL import Image import numpy as np import torchvision.transforms as transforms def preprocess_image(image_path): image = Image.open(image_path).convert('RGB') transform_pipeline = transforms.Compose([ transforms.Resize(256), transforms.CenterCrop(224), # Assuming this size fits your model's requirements. transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]), ]) transformed_image = transform_pipeline(image) batchified_input = transformed_image.unsqueeze_(0) # Add a dimension to simulate batching return batchified_input.numpy() # Convert tensor to NumPy array for compatibility with some runtimes. image_input = preprocess_image('example.jpg') # Replace 'example.jpg' with path to actual image file. ``` 此代码片段展示了如何读取一张图片，并通过一系列变换使其适应于特定神经网络的要求[^3]。 #### 文本处理 针对基于文本的任务，比如利用 BERT 模型执行自然语言理解工作，则要遵循不同的流程来构建合适的输入张量： ```python from transformers import BertTokenizerFast tokenizer = BertTokenizerFast.from_pretrained('bert-base-uncased') text_sentence = "Replace me by any text you'd like." encoded_input = tokenizer(text_sentence, padding=True, truncation=True, max_length=128, return_tensors='pt').data.cpu().numpy() print(encoded_input['input_ids'].shape) # Should output something similar to (batch_size, sequence_length). ``` 上述脚本说明了怎样采用 Hugging Face 提供的工具集将一段文字转换成适合送入 Transformer 架构下的编码器的形式[^2]。 #### 结构化数据 如果面对的是表格形式的数据或者其他有固定模式的信息源，可能就需要按照目标算法所期望的方式重新排列这些字段。这一般涉及到特征工程的过程——选取重要的属性作为输入维度，并对其进行必要的缩放或编码操作以便更好地服务于机器学习过程。 无论哪种情况，在准备好原始资料之后，还需要注意调整其形状以匹配预期的批次大小(batch size)，因为大多数深度学习框架都倾向于接收批量化的样本集合来进行高效计算。此外，确保所有数值都在合理的范围内也很重要；某些模型可能会假设输入已经被标准化到了零均值单位方差的状态下。