通过 ONNX 模型在 C++ 中加载和推理 GRU 模型的步骤如下：
1. 导出 GRU 模型为 ONNX 格式
首先，确保您已经有一个训练好的 GRU 模型，并将其导出为 ONNX 格式。以下是一个使用 PyTorch 导出 GRU 模型为 ONNX 格式的示例代码：
import torch
import torch.nn as nn
class GRUModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(GRUModel, self).__init__()
self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out, _ = self.gru(x)
return self.fc(out[:, -1, :]) # 最后一时刻的输出
# 创建模型实例
model = GRUModel(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)
model.eval（)
# 输入样本
dummy_input = torch.randn(1, 5, 10) # (batch_size, sequence_length, input_size)
# 导出为 ONNX
torch.onnx.export(model, dummy_input, "gru_model.onnx", input_names=['input'], output_names=['output'], dynamic_axes={'input': {0: 'batch_size'}, 'output': {0: 'batch_size'}})2. 在 C++ 中加载和推理 ONNX 模型
要在 C++ 中加载和推理 ONNX 模型，您可以使用 ONNX Runtime。以下是如何加载和推理 GRU ONNX 模型的示例代码：
安装 ONNX Runtime
确保您已经安装了 ONNX Runtime C++ API。可以参考 ONNX Runtime 的官方文档 来完成安装。
C++ 示例代码
#include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h>
#include <iostream>
#include <vector>
int main() {
// 创建 ONNX Runtime 环境和会话
Ort::Env env(ORT_LOGGING_LEVEL_WARNING, "ONNXRuntime");
Ort::SessionOptions session_options;
Ort::Session session(env, "gru_model.onnx", session_options);
// 准备输入数据
std::vector<float> input_data = { /* 填充您的输入数据 */ };
std::vector<int64_t> input_shape = {1, 5, 10}; // (batch_size, sequence_length, input_size)
// 创建输入张量
Ort::Value input_tensor = Ort::Value::CreateTensor<float>(env.GetAllocator(0, OrtArenaAllocator), input_data.data(), input_data.size(), input_shape.data(), input_shape.size());
// 进行推理
std::vector<Ort::Value> input_tensors;
input_tensors.push_back(std::move(input_tensor));
// 获取输出节点名称
const char* output_node_names[] = {"output"};
// 执行推理
auto output_tensors = session.Run(Ort::RunOptions{nullptr},
&input_node_name, // 输入节点名称
input_tensors.data(), // 输入张量
1, // 输入张量数量
output_node_names, // 输出节点名称
1); // 输出张量数量
// 处理输出结果
float* output_arr = output_tensors[0].GetTensorMutableData<float>();
std::cout << "Output: " << output_arr[0] << std::endl;
return 0;
}重要事项
- 安装 ONNX Runtime：确保您已经找到并配置好 ONNX Runtime C++ 客户端库。
- 输入数据：在填充输入数据时，请确保形状与模型要求匹配。
- 编译器设置：根据您的项目设置，可能需要配置 CMake 或 Makefile 来包含 ONNX Runtime 库和头文件。
- 输出处理：根据您的 GRU 模型和任务，调整输出处理逻辑
