onnxruntime中的SessionOptions()如何设置计算图优化级别

ONNX Runtime是一个用于深度学习推理的开源推理引擎，支持多种硬件平台和操作系统。在ONNX Runtime中，SessionOptions类是用来设置Session配置的，其中包括计算图优化级别。

计算图优化级别（Graph Optimization Level）决定了ONNX Runtime在推理过程中对计算图进行的优化程度。ONNX Runtime支持以下四个优化级别：

1. ORT_DISABLE_ALL：禁用所有的优化。

2. ORT_ENABLE_BASIC：启用基本的优化，包括常量折叠、无用节点删除等。

3. ORT_ENABLE_EXTENDED：在基本优化的基础上，启用更多的优化，包括格式转换、分片合并等。

4. ORT_ENABLE_ALL：启用所有的优化，包括基本优化和扩展优化。

下面是一个使用ONNX Runtime中SessionOptions设置计算图优化级别的示例代码：

import onnxruntime as ort

# 创建SessionOptions对象
session_options = ort.SessionOptions()

# 设置计算图优化级别为ORT_ENABLE_ALL
session_options.graph_optimization_level = ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL

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

# 输入数据
input_data = ...

# 推理
output = session.run(None, {"input": input_data})

# 处理输出结果
...

在以上示例中，首先创建了一个SessionOptions对象session_options。然后通过session_options.graph_optimization_level属性设置计算图优化级别为ORT_ENABLE_ALL。接下来，加载ONNX模型并创建InferenceSession对象session，并将session_options传入。最后，通过session.run方法进行推理，得到输出结果。

通过设置不同的优化级别，可以根据具体的场景和需求来自定义推理过程中的计算图优化程度。需要注意的是，更高的优化级别可能会带来更好的性能，但也可能会增加推理的时间开销。

总结起来，ONNX Runtime中的SessionOptions可以通过设置graph_optimization_level属性来设置计算图优化级别，从而控制推理过程中的优化程度。在实际使用中，可以根据具体需求选择不同的优化级别来获得 性能。