onnxruntime中的SessionOptions()如何指定模型的输出数据类型

在ONNX Runtime中，可以使用SessionOptions()来指定模型的输出数据类型。SessionOptions()是创建Session的一种选项，用于配置Session的行为。下面是一个使用例子：

import onnxruntime as ort

# 加载模型
model_path = "model.onnx"
sess_options = ort.SessionOptions()

# 指定输出数据类型
output_datatype = {"output1": ort.TensorElementDataType.FLOAT16, "output2": ort.TensorElementDataType.UINT8}
ort.set_session_graph_optimization_level(sess_options, ort.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL)

# 创建Session
sess = ort.InferenceSession(model_path, sess_options)

# 获取模型的输入和输出信息
input_info = sess.get_inputs()[0]
output_info = sess.get_outputs()[0]

# 准备输入数据
input_data = np.random.rand(*input_info.shape).astype(input_info.type_to_string())

# 运行推理
output = sess.run([output_info.name], {input_info.name: input_data})

# 打印输出
print(output[0])

在上述例子中，我们首先通过SessionOptions()来创建一个Session选项对象sess_options。然后，使用ort.set_session_graph_optimization_level()来设置图优化级别为ORT_ENABLE_ALL，这是默认的级别，可以提高模型的推理速度。

接下来，我们通过InferenceSession()来创建一个Session对象sess，并传入模型的路径和选项对象。通过sess.get_inputs()和sess.get_outputs()，我们可以获取模型的输入和输出信息。

然后，我们使用np.random.rand()生成一个与模型输入形状相同的随机数组作为输入数据input_data。

最后，我们使用sess.run()来运行推理，从而得到输出结果。结果存储在output数组中，并通过print()打印出来。

在指定输出数据类型时，我们使用了一个字典output_datatype来指定每个输出的数据类型。在这个例子中，我们将"output1"的数据类型设置为FLOAT16，将"output2"的数据类型设置为UINT8。请根据自己的模型和需求来调整数据类型。

总结：通过SessionOptions()的set_session_graph_optimization_level()方法可以设置图优化级别，通过指定输出数据类型，我们可以对模型的输出进行控制。