在onnxruntime中如何设置SessionOptions()以控制推理过程的超时时间

在ONNX Runtime中，可以通过设置SessionOptions()对象来控制推理过程的超时时间。SessionOptions()是一个包含多个设置参数的类，可以用于配置ONNX Runtime的行为。

下面是使用例子，展示了如何设置超时时间：

import onnxruntime as ort

# 创建SessionOptions对象
options = ort.SessionOptions()

# 设置超时时间为5秒
options.timeout_in_ms = 5000

# 设置其他的SessionOptions参数
options.inter_op_num_threads = 1
options.intra_op_num_threads = 1

# 加载ONNX模型
model_path = "model.onnx"
session = ort.InferenceSession(model_path, options)

# 准备输入数据
input_name = session.get_inputs()[0].name
input_data = ...

# 进行推理
output = session.run([], {input_name: input_data})

在上面的例子中，首先创建了一个options对象，然后设置了超时时间为5秒，以毫秒为单位。接着，可以根据实际需求设置其他的SessionOptions参数，如并行线程数。最后，通过使用InferenceSession类加载ONNX模型，传入options对象来初始化会话。

在实际进行推理时，可以使用session.run()方法来运行模型。在run()方法的参数中指定输入数据，并可以获取返回的输出。

注意，timeout_in_ms参数只会在执行run()方法时生效。如果推理过程超过了设置的超时时间，将会抛出OrtTimeoutError异常。可以通过捕获这个异常来处理超时情况。

除了设置超时时间外，SessionOptions还可以用于设置其他的参数，比如控制推理过程的并行度、优化级别等。想要了解更多关于SessionOptions的设置参数，可以查阅ONNX Runtime的官方文档。

这就是在ONNX Runtime中设置超时时间的方法，通过使用SessionOptions()对象，可以灵活地控制推理过程的超时行为。