如何在python中设置onnxruntime的SessionOptions()以使用多个线程进行并行推理

在Python中使用onnxruntime进行多线程并行推断，您可以使用SessionOptions()来设置并行推断的线程数和线程模式。下面是一个使用onnxruntime进行多线程并行推断的示例：

import onnxruntime as ort
import numpy as np
from threading import Thread
import time

def inference(session, input_data):
    input_name = session.get_inputs()[0].name
    output_name = session.get_outputs()[0].name
    output = session.run([output_name], {input_name: input_data})
    return output

def worker(session, input_data, output, index):
    # 对每个线程创建一个新的session
    session = ort.InferenceSession(session.get_modelpath())
    output[index] = inference(session, input_data)

def main():
    # 加载模型
    model_path = 'model.onnx'
    session = ort.InferenceSession(model_path)

    # 生成输入数据
    input_data = np.random.rand(10, 3).astype(np.float32)

    # 设置并行推断的线程数和线程模式
    session.set_providers(['CPUExecutionProvider'])
    session.set_session_options(num_threads=4, intra_op_num_threads=2)

    # 创建线程
    num_threads = 4
    outputs = [None] * num_threads
    threads = []
    for i in range(num_threads):
        t = Thread(target=worker, args=(session, input_data, outputs, i))
        threads.append(t)

    # 启动线程
    start_time = time.time()
    for t in threads:
        t.start()
    
    # 等待线程完成
    for t in threads:
        t.join()
    
    end_time = time.time()
    total_time = end_time - start_time
    print(outputs)
    print("Total inference time: {} seconds".format(total_time))

if __name__ == '__main__':
    main()

在上面的示例中，首先我们加载了一个model.onnx模型。然后，我们生成了一个随机的输入数据 input_data。接下来，我们使用 set_providers() 设置并行推断使用的执行提供程序（使用的是CPU执行提供程序）。然后，我们使用 set_session_options() 设置并行推断的线程数为4，每个线程内部的线程数为2。然后，我们创建了4个线程和一个输出列表 outputs，并为每个线程调用了 worker 函数。 worker 函数将每个线程的输出保存在 outputs 列表中。最后，我们启动线程并等待它们完成。完成后，我们输出所有线程的输出结果和总推断时间。

请注意，多线程并行推断会在一些情况下加速推断过程，但并不总是能够加速，具体效果取决于硬件配置和模型本身的特点。在使用多线程并行推断时，您应该适当调整线程数和线程模式以获得 性能。