Onnxruntime是一個開源的深度學習推理庫，它支持多種深度學習框架的模型，包括TensorFlow、PyTorch、ONNX等。下面是使用Onnxruntime的API的簡要指南：
安裝Onnxruntime庫：首先需要安裝Onnxruntime庫，可以通過pip安裝：pip install onnxruntime。
加載模型：使用Onnxruntime的InferenceSession類加載訓練好的深度學習模型?？梢酝ㄟ^傳入模型文件的路徑來加載模型：sess = onnxruntime.InferenceSession(‘model.onnx’)。
準備輸入數據：準備輸入數據作為模型的輸入。輸入數據的格式通常是一個numpy數組，可以根據模型的輸入要求來準備數據。
運行推理：使用sess.run方法運行推理，傳入準備好的輸入數據：output = sess.run(None, {‘input’: input_data})。這里的’input’是模型的輸入節點名，可以通過sess.get_inputs()方法獲取。
處理輸出數據：得到推理結果后，可以對輸出數據進行處理，獲取模型的輸出結果。
清理資源：當推理完成后，可以釋放資源，關閉InferenceSession對象：sess.close()。
以上是使用Onnxruntime的基本流程，具體操作可以根據實際需求進行調整。更詳細的API文檔可以參考Onnxruntime官方文檔。
