onnxruntime中的SessionOptions()如何控制计算图的优化行为

ONNX Runtime是一个高性能的推理引擎，用于在各种硬件平台上执行机器学习模型推理。SessionOptions是ONNX Runtime中的一个类，它提供了一些选项来控制计算图的优化行为。

在使用SessionOptions之前，我们需要先安装ONNX Runtime库。可以通过pip命令来安装ONNX Runtime：

pip install onnxruntime

安装好ONNX Runtime后，我们可以创建一个SessionOptions对象，并设置相应的选项来控制计算图的优化行为。下面是一个使用SessionOptions的示例代码：

import onnxruntime as ort

# 创建SessionOptions对象
session_options = ort.SessionOptions()

# 设置优化级别
session_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL

# 设置硬件加速器
session_options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL
session_options.execution_order = ort.ExecutionOrder.PRIORITY_BASED

# 创建ONNX模型
model_path = "model.onnx"

# 创建推理会话
session = ort.InferenceSession(model_path, session_options)

# 输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = np.ones((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)

# 进行推理
output_name = session.get_outputs()[0].name
outputs = session.run([output_name], {input_name: input_data})

print(outputs)

在上面的例子中，我们首先创建了一个SessionOptions对象。通过设置session_options.graph_optimization_level选项为ORT_ENABLE_ALL，可以启用所有的计算图优化策略。

然后，我们可以设置硬件加速器的选项。session_options.execution_mode选项可用于设置硬件加速器的执行模式，ORT_SEQUENTIAL表示顺序执行，ORT_PARALLEL表示并行执行。session_options.execution_order选项可用于设置硬件加速器的执行顺序，PRIORITY_BASED表示基于优先级的执行方案。

接下来，我们需要创建一个ONNX模型，并且使用session_options作为参数创建推理会话。

最后，我们可以通过session.run()方法来进行推理。我们首先获取输入和输出的名称，然后创建输入数据，最后调用session.run()方法获取输出结果。

这只是一个简单的使用例子，SessionOptions还提供了其他的选项，如intra_op_num_threads、inter_op_num_threads等，用于控制线程数和并行程度，以便更好地利用硬件资源。

使用SessionOptions可以灵活地控制计算图的优化行为，帮助我们在不同的硬件平台上获得更好的性能。