如何在python中使用onnxruntime的SessionOptions()以指定模型中剪枝的节点

要在Python中使用onnxruntime的SessionOptions()来指定模型中剪枝的节点，可以按照以下步骤进行操作：

1. 首先，确保已经安装了onnxruntime库。可以使用以下命令安装onnxruntime：

   pip install onnxruntime
   

2. 导入所需的库：

   import onnxruntime as ort
   

3. 创建SessionOptions对象，并设置相关参数，例如指定剪枝的节点：

   options = ort.SessionOptions()
   options.add_session_config_entry('session.options', 'acc_precision=INT8')
   

在上述代码中，我们通过add_session_config_entry方法将剪枝节点指定为'acc_precision'，并设置为INT8。

4. 加载模型并创建一个会话：

   model_path = 'path/to/your/model.onnx'
   session = ort.InferenceSession(model_path, options)
   

在上述代码中，我们通过传入SessionOptions对象来创建会话。

5. 运行推理：

   inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_data}
   outputs = session.run(None, inputs)
   

在上述代码中，我们使用session的get_inputs()方法获取模型的输入节点，并使用run()方法运行推理。

完整的示例代码如下所示：

import onnxruntime as ort

# 创建SessionOptions对象并设置配置项
options = ort.SessionOptions()
options.add_session_config_entry('session.options', 'acc_precision=INT8')

# 加载模型并创建会话
model_path = 'path/to/your/model.onnx'
session = ort.InferenceSession(model_path, options)

# 准备输入数据
input_data = ...

# 运行推理
inputs = {session.get_inputs()[0].name: input_data}
outputs = session.run(None, inputs)

请注意，上述示例仅演示了如何在onnxruntime中使用SessionOptions()来指定模型中的剪枝节点。根据实际情况，您可能需要根据您的需求进行自定义配置。您可以通过查阅onnxruntime的官方文档来获取更详细的信息和更多的配置选项。