java调用onnx文件

### 如何在Java中加载和使用ONNX模型 为了在Java环境中加载并使用ONNX模型，可以采用Microsoft推出的跨平台机器学习运行库——ONNX Runtime。该工具支持多种编程语言接口，其中包括Java API。 #### 准备工作 确保已安装适用于Java的ONNX Runtime环境。可以通过Maven仓库引入依赖项来简化这一过程： ```xml <dependency> <groupId>com.microsoft.onnxruntime</groupId> <artifactId:onnxruntime</artifactId> <version>1.13.0</version> </dependency> ``` #### 加载ONNX模型实例化Session对象 创建`OrtEnvironment`作为执行上下文，并通过指定路径读取预先训练好的`.onnx`文件初始化会话(session)，这一步骤对于准备推理至关重要[^1]。 ```java // 创建环境变量 try (OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment()) { // 初始化session选项，默认配置即可满足大多数需求 Ort.SessionOptions sessionOpts = new Ort.SessionOptions(); // 实例化OnnxTensorFlowInference类用于封装具体的业务逻辑处理方法 try(Ort.Session sess = new Ort.Session(env, "path/to/your/model.onnx", sessionOpts)){ System.out.println("Model loaded successfully."); // 进行预测操作... } } ``` #### 输入数据预处理与传递给模型 根据具体应用场景调整输入张量的形式，比如图像分类可能涉及图片尺寸标准化、像素值归一化等前处理步骤；自然语言处理任务则需考虑分词编码等问题。准备好之后的数据应当转换成浮点数数组形式以便于后续调用API函数传入模型计算图中对应的占位符位置。 ```java float[] inputDataArray = ... ; // 用户自定义填充实际测试样本特征向量 // 将输入数据构造成适合传输的对象结构体 Map<String, ? extends OnnxValue> inputsFeeds = Collections.singletonMap( "input_name", Nd4j.createFromArray(inputDataArray).castTo(DataType.FLOAT) ); ``` #### 执行推理获取输出结果解析 调用`run()`方法触发一次完整的前向传播流程得到预期的结果列表，通常情况下返回的是多维数组集合，因此还需要进一步提取感兴趣的数值完成最终解释说明工作。 ```java List<? extends OnnxValue> results = sess.run(inputsFeeds); for(int i=0;i<results.size();i++){ FloatBuffer buffer=(FloatBuffer)((MemoryNDArray)results.get(i)).buffer(); while(buffer.hasRemaining()){ float value=buffer.get(); System.out.print(value+" "); } System.out.println(""); } ``` 上述代码片段展示了如何利用ONNX Runtime Java API实现基本的功能模块组合，在此基础上可根据项目特点灵活扩展功能特性以适应更广泛的应用场景。