ONNXRuntime介绍及如何使用ONNXRuntime进行模型推理
随着人工智能的发展，越来越多的深度学习模型被应用到实际场景中。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个可跨平台、可扩展的开源模型交换格式，许多常见的深度学习框架都支持导出ONNX模型。而ONNXRuntime是由微软开发的一个高性能、可扩展、跨平台的推理引擎，可以对导出的ONNX模型进行优化和部署。
ONNXRuntime支持使用C++、Python、Java等多种编程语言进行编写，并且提供了简单易用的API，使得使用者可以方便地进行模型推理。下面以使用Python进行ONNXRuntime的模型推理为例，详细介绍如何使用ONNXRuntime。
安装ONNXRuntime
首先需要安装ONNXRuntime，在Python中可以使用pip进行安装：
pip install onnxruntime
加载模型
ONNXRuntime支持从本地文件或URL加载ONNX模型，下面是从本地文件加载模型的示例代码：
import onnxruntime as ort
model_path = "model.onnx"
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