如何在python中使用onnxruntime的SessionOptions()以禁用模型文件的推理优化

在Python中使用onnxruntime的SessionOptions类可以禁用模型文件的推理优化。SessionOptions类是onnxruntime库中的一个对象，它提供了一些选项来配置模型的推理行为。

下面是一个使用onnxruntime的SessionOptions类禁用模型文件推理优化的示例：

import onnxruntime as rt

# 加载模型文件
model_path = 'model.onnx'
sess_options = rt.SessionOptions()

# 禁用推理优化
sess_options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_DISABLE_ALL

# 创建一个推理会话
session = rt.InferenceSession(model_path, sess_options)

# 推理输入数据
input_data = ...
output = session.run(None, input_data)

# 处理推理结果
...

在这个例子中，首先我们导入了onnxruntime库，并指定了要加载的模型文件的路径。然后，我们创建了一个SessionOptions对象，命名为sess_options。然后，我们使用sess_options的graph_optimization_level属性将推理优化级别设置为ORT_DISABLE_ALL，以禁用所有推理优化。最后，我们使用禁用优化的sess_options创建了一个InferenceSession对象，命名为session。

在创建会话后，我们可以使用session的run方法进行推理。其中，我们使用了一个输入数据input_data来进行推理，并将输出保存在output变量中。具体的输入数据和推理结果的处理取决于模型的具体需求。

需要注意的是，禁用推理优化可能会导致推理速度的下降，特别是对于复杂的模型。因此，在实际应用中，推荐根据模型的性能要求来决定是否禁用推理优化。

另外，onnxruntime还提供了其他的图优化级别，如ORT_ENABLE_BASIC等。这些级别可以根据具体的业务需求来选择，以获得更好的推理性能和精度。详细的图优化级别可以参考onnxruntime的官方文档。

总结来说，通过在创建推理会话时使用onnxruntime的SessionOptions类，并将graph_optimization_level属性设置为ORT_DISABLE_ALL，可以禁用模型文件的推理优化。