IReadOnlyCollection<NamedOnnxValue> 容器 = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor(模型输入名, 输入张量) }; Tensor<float> output0; Tensor<float> output1; List<yolo数据> 过滤数据数组; List<yolo数据> 最终返回数据 = new List<yolo数据>(); output0 = 模型会话.Run(容器).First().AsTensor<float>()

<think>嗯，用户想了解如何使用ONNX Runtime的C# API来运行模型推理，特别是如何创建NamedOnnxValue容器，执行Run方法，并处理输入输出张量。我需要根据提供的引用内容来回答这个问题。 首先，引用[1]和[2]提到了使用InferenceSession来加载模型和进行推理。虽然示例是Python的，但C#应该类似，需要创建会话，处理输入输出。引用[3]指出ONNX Runtime支持C# API，所以应该存在相应的方法。 用户的问题集中在C#的具体实现步骤，所以需要给出安装NuGet包的步骤，比如Microsoft.ML.OnnxRuntime。然后，创建InferenceSession，准备输入数据。NamedOnnxValue在C#中用于包装输入数据，这点可能需要查阅文档确认。 输入数据需要转换成张量，C#中可能使用Tensor<T>类，然后通过NamedOnnxValue.CreateFromTensor创建输入容器。执行session.Run时，传入输入和输出名称，获取输出结果。输出需要从NamedOnnxValue中提取张量数据。 可能需要注意数据类型的匹配，比如float数组，以及张量的形状是否正确。引用[4]提到预处理步骤，所以用户可能需要确保输入数据已经正确预处理，比如归一化等。 需要提供一个完整的示例代码，包括加载模型、准备输入、运行推理、处理输出。同时，相关问题可以涉及性能优化、输入处理、GPU加速等，根据引用中的信息，比如引用[3]提到的GPU支持，可以生成相关问题。</think>### 分步解答：使用 C# ONNX Runtime 运行模型推理 #### 1. 环境准备 安装 **Microsoft.ML.OnnxRuntime** NuGet 包（基础推理支持）或 **Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu**（GPU加速版本）[^2][^3]： ```bash # 在 NuGet 包管理器控制台中执行 Install-Package Microsoft.ML.OnnxRuntime ``` #### 2. 创建推理会话 加载 ONNX 模型文件并初始化推理会话： ```csharp using Microsoft.ML.OnnxRuntime; // 创建推理会话 var session = new InferenceSession("resnet50.onnx"); // 替换为实际模型路径 ``` #### 3. 准备输入数据 使用 `NamedOnnxValue` 封装输入张量，需注意**张量维度顺序**（通常为 NCHW 格式）和**数据类型匹配**（如 float32）： ```csharp // 示例：输入为 1x3x224x224 的归一化图像数据 float[] inputData = LoadAndPreprocessImage("test.jpg"); // 自定义预处理函数 var inputTensor = new DenseTensor<float>(inputData, new[] {1, 3, 224, 224}); // 形状：批次x通道x高x宽 // 创建输入容器（名称需与模型输入节点名匹配） var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", inputTensor) // "input" 替换为模型实际输入名称 }; ``` #### 4. 执行推理并获取输出 调用 `Run` 方法执行推理，并通过 `AsTensor<T>()` 解析输出： ```csharp // 执行推理（输出名称可通过 session.OutputMetadata 获取） using (var results = session.Run(inputs)) { var output = results.First().AsTensor<float>(); int predictedClass = output.ArgMax(); // 取概率最大类别 Console.WriteLine($"Predicted class index: {predictedClass}"); } ``` ### 完整代码示例 ```csharp using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; class Program { static void Main() { // 1. 初始化会话 using var session = new InferenceSession("model.onnx"); // 2. 准备输入数据（示例随机数据） var inputData = new float[1 * 3 * 224 * 224]; // 替换为实际数据 var inputTensor = new DenseTensor<float>(inputData, new[] {1, 3, 224, 224}); var inputs = new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", inputTensor) }; // 3. 运行推理 using var results = session.Run(inputs); // 4. 处理输出 var outputTensor = results[0].AsTensor<float>(); Console.WriteLine($"输出张量维度: {string.Join("x", outputTensor.Dimensions)}"); } } ``` ### 关键注意事项 1. **输入名称匹配**：通过 `session.InputMetadata.Keys` 查看模型输入节点名称 2. **数据类型对齐**：使用 `Tensor<T>` 类型时需与模型定义一致（如 float32/int64） 3. **内存管理**：`InferenceSession` 和 `IDisposable` 对象需及时释放