如何在python中使用onnxruntime的SessionOptions()

使用onnxruntime的SessionOptions()可以设置会话的各种选项，如使用不同的设备、优化模型、设置日志级别等。下面是一个使用例子，以说明如何在Python中使用onnxruntime的SessionOptions()。

首先，我们需要在Python环境中安装onnxruntime库。你可以使用以下命令进行安装：

pip install onnxruntime

然后，在你的Python代码中进行以下导入：

import onnxruntime as ort

现在，我们可以创建一个SessionOptions对象并设置不同的选项。以下是一些常见选项的示例：

# 创建SessionOptions对象
options = ort.SessionOptions()

# 设置模型优化级别
options.optimized_model_filepath = "optimized_model.onnx"

# 设置设备
options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL
options.enable_profiling = True
options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL

# 设置日志级别
options.log_severity_level = 2

# 设置是否启用内存优化
options.enable_mem_pattern = True

# 设置推理超时时间
options.timeout_in_ms = 1000

# 设置多线程并行计算的线程数
options.intra_op_num_threads = 4
options.inter_op_num_threads = 2

# 设置路径，以指定自定义CPU执行提供程序的位置
options.add_extension_path("custom_cpu_execution_provider", "/path/to/custom_cpu_execution_provider")

# 设置是否使用CUDA图形设备
options.add_session_config_entry("cudaGraphExecOutput", "true")

# 设置CUDA GPU ID
options.add_session_config_entry("cudaDeviceId", "0")

在设置完选项后，我们可以使用SessionOptions对象创建一个会话：

# 创建会话
session = ort.InferenceSession("model.onnx", options)

以上是使用onnxruntime的SessionOptions()的基本示例。你可以根据自己的需求，设置适当的选项。

总结一下，在Python中使用onnxruntime的SessionOptions()可以定制你的会话的各种选项。这些选项涵盖了模型优化、设备选择、日志配置等方面。可以通过调用SessionOptions对象的方法和设置属性来进行设置，然后可以将其与InferenceSession对象一起使用来进行推理。