在Python中，可以使用onnxruntime庫加載ONNX模型并進行推理。然后，可以使用numpy庫將權重轉換為NumPy數組，并將其傳遞給ONNX模型進行推理。
以下是一個示例代碼，展示了如何在Python中進行ONNX權重的推理：
import onnxruntime
import numpy as np
# 加載ONNX模型
onnx_model_path = 'model.onnx'
sess = onnxruntime.InferenceSession(onnx_model_path)
# 加載權重
weight_path = 'weights.npy'
weights = np.load(weight_path)
# 獲取輸入和輸出名稱
input_name = sess.get_inputs()[0].name
output_name = sess.get_outputs()[0].name
# 創建用于推理的輸入數據
input_data = np.random.randn(*sess.get_inputs()[0].shape).astype(np.float32)
# 將權重設置為ONNX模型
sess.set_tensor(input_name, input_data)
sess.set_tensor(output_name, np.zeros(sess.get_outputs()[0].shape).astype(np.float32))
sess.set_tensor('weight', weights)
# 進行推理
sess.run([output_name])
# 獲取輸出結果
output_data = sess.get_tensor(output_name)
print(output_data)
在這個例子中，首先使用onnxruntime庫加載ONNX模型，并使用numpy庫加載權重文件。接下來，獲取輸入和輸出名稱，創建一個輸入數據的NumPy數組。然后，使用sess.set_tensor()方法設置輸入數據和權重數據。最后，使用sess.run()方法進行推理，并使用sess.get_tensor()方法獲取輸出結果。
