如何在python中使用onnxruntime的SessionOptions()以指定推理过程的最大内存占用量

在Python中使用onnxruntime的SessionOptions()指定推理过程的最大内存占用量，你需要先安装onnxruntime库并导入它。然后，你可以创建一个SessionOptions()对象，并使用其中的参数来设置最大内存占用量。

下面是一个使用SessionOptions()设置最大内存占用量的例子：

import onnxruntime as rt

# 创建SessionOptions对象
options = rt.SessionOptions()

# 设置最大内存占用量（以字节为单位）
max_memory = 2147483648  # 2GB
options.intra_op_num_threads = 1  # 设置线程数为1
options.graph_optimization_level = rt.GraphOptimizationLevel.ORT_ENABLE_ALL  # 开启所有优化
options.execution_mode = rt.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL  # 顺序执行
options.execution_order = rt.ExecutionOrder.PRIORITY_BASED  # 基于优先级的执行顺序
options.optimized_model_filepath = 'optimized_model.onnx'  # 设置优化后的模型保存位置

# 创建ONNX模型的路径
onnx_model_path = 'model.onnx'

# 创建推理会话
session = rt.InferenceSession(onnx_model_path, options)

# 获取当前会话的配置
sess_options = session.get_session_options()

# 打印最大内存占用量
print("Max memory usage:", sess_options.execution_mode)

在上面的例子中，我们使用rt.SessionOptions()创建了一个options对象，并设置了不同的参数。其中，intra_op_num_threads设置线程数，graph_optimization_level开启所有优化，execution_mode设置执行模式为顺序执行，execution_order设置执行顺序为基于优先级的顺序，optimized_model_filepath设置优化后的模型保存位置。你可以根据你的需求设置这些参数。

然后，使用rt.InferenceSession()创建一个推理会话，传递模型路径和options对象作为参数。最后，使用session.get_session_options()获取当前会话的配置，并打印最大内存占用量。

注意，options.intra_op_num_threads仅适用于CPU计算，默认值为0，表示使用所有可用的线程。你可以将其设置为正整数来限制线程数。

希望这个例子可以帮助你使用onnxruntime的SessionOptions()指定推理过程的最大内存占用量。