Python 多态实现加载不同算法的 ONNX 模型

以下是一个简单的 Python 类，它可以加载不同算法的 ONNX 模型：

import onnxruntime

class ModelLoader:
    def __init__(self, model_path):
        self.session = onnxruntime.InferenceSession(model_path)

    def predict(self, input_data):
        input_name = self.session.get_inputs()[0].name
        output_name = self.session.get_outputs()[0].name
        result = self.session.run([output_name], {input_name: input_data})
        return result[0]

该类接受一个 ONNX 模型的路径，并使用 onnxruntime 库创建一个推理会话。然后，它提供了一个 predict 方法，该方法接受输入数据并返回模型的输出。

使用多态，可以创建不同的子类来加载不同的算法模型。例如，如果我们有一个名为 'MyModel.onnx' 的分类模型和一个名为 'MyRegressor.onnx' 的回归模型，我们可以创建两个子类：

class ClassificationModelLoader(ModelLoader):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__(model_path)

    def predict(self, input_data):
        # Perform any preprocessing specific to the classification model
        preprocessed_data = preprocess(input_data)

        # Use the parent class predict method to get the raw output
        raw_output = super().predict(preprocessed_data)

        # Perform any postprocessing specific to the classification model
        postprocessed_output = postprocess(raw_output)

        return postprocessed_output

class RegressionModelLoader(ModelLoader):
    def __init__(self, model_path):
        super().__init__(model_path)

    def predict(self, input_data):
        # Perform any preprocessing specific to the regression model
        preprocessed_data = preprocess(input_data)

        # Use the parent class predict method to get the raw output
        raw_output = super().predict(preprocessed_data)

        # Perform any postprocessing specific to the regression model
        postprocessed_output = postprocess(raw_output)

        return postprocessed_output

这些子类重写了 predict 方法，以便它们可以执行与特定算法相关的预处理和后处理步骤。然后，它们使用 super() 方法调用父类的 predict 方法来获取原始输出，并对其进行后处理。

使用这些子类非常简单：

# Load a classification model
classifier = ClassificationModelLoader('MyModel.onnx')

# Load a regression model
regressor = RegressionModelLoader('MyRegressor.onnx')

# Use the models to make predictions
classification_result = classifier.predict(input_data)
regression_result = regressor.predict(input_data)

这个例子只是一个简单的示例，但是使用多态可以轻松地扩展这个模型加载器，以支持更多的算法模型。