AIAssistOnnx 使用教程

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AIAssistOnnx 使用教程

AIAssistOnnx这是AI游戏助手的最新版代码库，其他的代码库已停止更新。AI游戏助手截取游戏屏幕进行对象识别，模拟自动瞄准/自动开枪等功能，提升玩家的游戏体验。这个版本使用onnx+yoyov6进行AI推理，微软的onnx在个人电脑上运行效率很高，配合美团的yoyov6对象检测模型，游戏图像检测速度快到飞起。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ai/AIAssistOnnx

项目介绍

AIAssistOnnx 是一个基于 ONNX（Open Neural Network Exchange）的开源项目，旨在提供一个简便的方式来转换和运行深度学习模型。ONNX 是一个开放的格式，用于表示深度学习模型，使得模型可以在不同的框架之间进行转换和部署。AIAssistOnnx 项目通过提供一系列工具和脚本，帮助用户将模型从各种深度学习框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）转换为 ONNX 格式，并在不同的平台和设备上运行这些模型。

项目快速启动

安装依赖

首先，确保你已经安装了必要的依赖包。你可以通过以下命令安装：

pip install onnx onnxruntime

下载项目

克隆 AIAssistOnnx 项目到本地：

git clone https://github.com/dengqizhou30/AIAssistOnnx.git cd AIAssistOnnx

转换模型

假设你有一个 PyTorch 模型，你可以使用以下脚本将其转换为 ONNX 格式：


import torch
import torch.onnx
 
# 假设你有一个预训练的 PyTorch 模型
model = torch.load('path_to_your_model.pth')
model.eval()
 
# 定义输入张量
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
 
# 导出为 ONNX 格式
torch.onnx.export(model, dummy_input, "output_model.onnx", verbose=True)

运行模型

使用 ONNX Runtime 运行转换后的模型：


import onnxruntime as ort
 
# 加载 ONNX 模型
session = ort.InferenceSession("output_model.onnx")
 
# 定义输入数据
input_data = {"input_name": dummy_input.numpy()}
 
# 运行推理
output = session.run(None, input_data)
print(output)