### 加载 ONNX 模型并执行推理 为了在 C# 中加载 ONNX 模型并进行推理，可以利用 `Microsoft.ML.OnnxRuntime` 提供的功能。下面是一个详细的指南来实现这一目标。 #### 准备工作 确保安装了必要的 NuGet 包，比如 Microsoft.ML.OnnxRuntime 和其他可能依赖的库如 SixLabors.ImageSharp 来处理图像数据[^2]。 #### 创建模型类 当创建一个新的项目时，在解决方案资源管理器中可以看到自动生成了一个与所选模型同名的代码文件（例如 BearModel.cs），该文件包含了对特定模型的操作封装，其中包括输入输出定义、模型加载方法以及推理逻辑[^1]。 ```csharp using System; using Microsoft.ML.OnnxRuntime; using Microsoft.ML.OnnxRuntime.Tensors; public class ModelInference { private readonly InferenceSession _session; public ModelInference(string modelPath) { _session = new InferenceSession(modelPath); } public IDisposable RunInference(float[] inputData, int inputHeight, int inputWidth) { var tensor = CreateTensorFrom(inputData, inputHeight, inputWidth); using var results = _session.Run(new List<NamedOnnxValue> { NamedOnnxValue.CreateFromTensor("input", tensor) }); // Process the output here... return results.First(); } } ``` 这段代码展示了如何初始化一个用于后续调用的会话实例 `_session` 并通过给定的数据执行一次推理过程。注意这里假设输入张量的名字为 `"input"` ，这通常可以在训练好的 ONNX 文件里找到具体的名称。 对于实际应用中的路径选择部分，可以通过对话框让用户指定要使用的模型位置： ```csharp if (string.IsNullOrEmpty(model_path1)) { MessageBox.Show("请选择模型"); OpenFileDialog ofd = new OpenFileDialog(); ofd.Filter = "ONNX Files (*.onnx)|*.onnx"; ofd.InitialDirectory = Path.Combine(Application.StartupPath, "model"); if (ofd.ShowDialog() != DialogResult.OK) return null; model_path1 = ofd.FileName; } var inferenceInstance = new ModelInference(model_path1); // Continue with running inference... ``` 上述片段来自一个更复杂的应用场景，其中涉及到了用户界面交互以获取模型的位置信息[^3]。