java onnx

// 导入必要的库
import ai.onnxruntime.OnnxTensor;
import ai.onnxruntime.OrtEnvironment;
import ai.onnxruntime.OrtSession;
import ai.onnxruntime.OrtSession.Result;
import ai.onnxruntime.OrtException;

import java.util.Arrays;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;

public class JavaONNXExample {
    public static void main(String[] args) {
        // 创建ONNX Runtime环境
        OrtEnvironment env = OrtEnvironment.getEnvironment();

        try {
            // 加载ONNX模型
            OrtSession session = env.createSession("model.onnx");

            // 准备输入数据
            float[][] input = {{1.0f, 2.0f}, {3.0f, 4.0f}};
            OnnxTensor tensor = OnnxTensor.createTensor(env, input);

            // 创建输入映射
            Map<String, ? extends OnnxTensor> inputs = new HashMap<>();
            inputs.put("input", tensor);

            // 运行推理
            Result result = session.run(inputs);

            // 获取输出结果
            float[][] output = (float[][]) result.get(0).getValue();

            // 打印输出结果
            System.out.println(Arrays.deepToString(output));

            // 关闭会话和环境
            session.close();
            env.close();
        } catch (OrtException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

解释说明：

1. 导入库：首先导入了ONNX Runtime的Java库，这些库提供了与ONNX模型交互的功能。
2. 创建环境：使用OrtEnvironment.getEnvironment()创建一个ONNX Runtime环境。
3. 加载模型：通过env.createSession("model.onnx")加载ONNX模型文件。
4. 准备输入数据：定义了一个二维浮点数组作为输入数据，并使用OnnxTensor.createTensor将其转换为ONNX张量。
5. 创建输入映射：将输入张量放入一个Map中，键为模型的输入名称。
6. 运行推理：调用session.run(inputs)执行推理操作。
7. 获取输出结果：从Result对象中提取输出数据，并打印出来。
8. 关闭资源：最后关闭会话和环境以释放资源。