onnxruntime中的SessionOptions()如何指定模型的输入和输出名称

ONNX Runtime是一个用于推理的高性能、跨平台的开源引擎。它支持从ONNX模型中加载和运行推理，提供了一个C++ API和Python API供开发者使用。

在ONNX Runtime中，SessionOptions类用于配置运行会话的选项，其中一个重要的配置是指定模型的输入和输出名称。下面是使用SessionOptions配置模型输入和输出的示例代码：

#include <onnxruntime/core/session/onnxruntime_cxx_api.h>

int main() {
    // 创建SessionOptions对象
    Ort::SessionOptions session_options;

    // 添加模型输入名称和形状
    session_options.Add(Ort::SessionOptions::Input("input1", {1, 3, 224, 224}));

    // 添加模型输出名称
    session_options.Add(Ort::SessionOptions::Output("output1"));

    // 创建会话
    Ort::Session session(env, model_path.c_str(), session_options);

    // 获取模型输入和输出名称
    std::vector<const char*> input_names = session.GetInputNames();
    std::vector<const char*> output_names = session.GetOutputNames();
    std::cout << "模型输入名称：" << input_names[0] << std::endl;
    std::cout << "模型输出名称：" << output_names[0] << std::endl;

    // ...
}

在上述代码中，我们首先创建了一个SessionOptions对象session_options来配置会话选项。然后使用session_options.Add()方法来添加模型的输入和输出名称。对于输入，我们需要指定输入名称和输入形状（这里假设输入为4维张量，维度为[Batch_size, Channels, Height, Width]）。对于输出，我们只需要指定输出名称即可。

然后，我们使用session_options创建会话对象session，并通过session的GetInputNames()和GetOutputNames()方法获取模型的输入和输出名称。最后，我们将名称打印出来以供调试和验证。

对于Python API，可以使用类似的方式来指定模型的输入和输出名称。下面是一个使用Python API的示例代码：

import onnxruntime as rt

# 创建SessionOptions对象
session_options = rt.SessionOptions()

# 添加模型输入名称和形状
session_options.add_input('input1', (1, 3, 224, 224))

# 添加模型输出名称
session_options.add_output('output1')

# 创建会话
session = rt.InferenceSession(model_path, session_options=session_options)

# 获取模型输入和输出名称
input_names = session.get_inputs()
output_names = session.get_outputs()
print("模型输入名称：", input_names[0].name)
print("模型输出名称：", output_names[0].name)

# ...

在上述代码中，我们首先创建了一个SessionOptions对象session_options来配置会话选项。然后使用session_options.add_input()方法来添加模型的输入名称和形状。对于输出，我们使用session_options.add_output()方法来添加输出名称。

然后，我们使用session_options创建会话对象session，并通过session的get_inputs()和get_outputs()方法获取模型的输入和输出名称。最后，我们将名称打印出来以供调试和验证。

通过上述示例代码，我们可以使用ONNX Runtime的SessionOptions来指定模型的输入和输出名称，方便后续的推理操作。