OnnxRun

ONNXモデルを実行します。

bool OnnxRun(
long onnx_handle, // ONNXセッションハンドル
ulong flags, // 実行モードを説明するフラグ
... // モデルの入出力
);

パラメータ

onnx_handle

[in] OnnxCreateまたは OnnxCreateFromBufferで作成されたONNXセッションオブジェクトハンドル

フラグ

[in] 実行もウドを示す、ENUM_ONNX_FLAGS空のフラグ（ONNX_DEBUG_LOGS、 ONNX_NO_CONVERSION）

...

[in] [out] モデルの入出力。

成功の場合はtrue、それ以外の場合はfalse。エラーコードの取得にはGetLastError関数が呼ばれます。

ENUM_ONNX_FLAGS

ID	説明
ONNX_LOGLEVEL_VERBOSE	すべてのメッセージをログに記録します
ONNX_LOGLEVEL_INFO	情報メッセージ、警告、およびエラーをログに記録します（このフラグはONNX_DEBUG_LOGSの代わりになります）
ONNX_LOGLEVEL_WARNING	警告とエラーをログに記録します（デフォルト）
ONNX_LOGLEVEL_ERROR	エラーのみをログに記録します
ONNX_NO_CONVERSION	自動変換を無効にし、ユーザーデータをそのまま使用します
ONNX_COMMON_FOLDER	Common\Filesフォルダからモデルファイルを読み込みます。値はFILE_COMMONフラグと同じです。
ONNX_USE_CPU_ONLY	ONNXモデルをCPUのみで実行します
ONNX_GPU_DEVICE_0	インデックス0のCUDAデバイス（デフォルト）
ONNX_GPU_DEVICE_1	インデックス1のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_2	インデックス2のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_3	インデックス3のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_4	インデックス4のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_5	インデックス5のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_6	インデックス6のCUDAデバイス*
ONNX_GPU_DEVICE_7	インデックス7のCUDAデバイス*
ONNX_ENABLE_PROFILING	ONNXモデルのプロファイリングを有効化します

* ONNX_GPU_DEVICE_Nの形式のフラグは、2つ以上のCUDA対応GPUを搭載したシステムで使用してください。複数のGPU選択フラグが指定された場合、最も低いインデックスのデバイスが使用されます。

存在しないデバイスインデックスが指定された場合、GPUは自動的に選択されます。

例：

const long ExtOutputShape[] = {1,1}; // モデルの出力形状
const long ExtInputShape [] = {1,10,4}; // モデルの入力形状
#resource "Python/model.onnx" as uchar ExtModel[] // リソースとしてのモデル
//+------------------------------------------------------------------+
//| スクリプトプログラム開始関数 |
//+------------------------------------------------------------------+
int OnStart(void)
{
matrix rates;
//--- 10バーを取得する
if(!rates.CopyRates("EURUSD",PERIOD_H1,COPY_RATES_OHLC,2,10))
return(-1);
//--- 一連のOHLCベクトルを入力する
matrix x_norm=rates.Transpose();
vector m=x_norm.Mean(0);
vector s=x_norm.Std(0);
matrix mm(10,4);
matrix ms(10,4);
//--- 正規化行列に入力する
for(int i=0; i<10; i++)
{
mm.Row(m,i);
ms.Row(s,i);
}
//--- 入力データを正規化する
x_norm-=mm;
x_norm/=ms;
//--- モデルを作成する
long handle=OnnxCreateFromBuffer(ExtModel,ONNX_DEBUG_LOGS);
//--- 入力データの形状を指定する
if(!OnnxSetInputShape(handle,0,ExtInputShape))
{
Print("OnnxSetInputShape failed, error ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//--- 出力データの形状を指定する
if(!OnnxSetOutputShape(handle,0,ExtOutputShape))
{
Print("OnnxSetOutputShape failed, error ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//--- 正規化された入力データをfloat型に変換する
matrixf x_normf;
x_normf.Assign(x_norm);
//--- ここでモデルの出力データ、つまり価格予測を取得する
vectorf y_norm(1);
//--- モデルを実行する
if(!OnnxRun(handle,ONNX_DEBUG_LOGS | ONNX_NO_CONVERSION,x_normf,y_norm))
{
Print("OnnxRun failed, error ",GetLastError());
OnnxRelease(handle);
return(-1);
}
//--- モデルの出力値をログに出力する
Print(y_norm);
//--- 逆変換を行って予測価格を取得する
double y_pred=y_norm[0]*s[3]+m[3];
Print("price predicted:",y_pred);
//--- 操作完了
OnnxRelease(handle);
return(0);
};

参照

OnnxSetInputShape、OnnxSetOutputShape

OnnxRelease

OnnxGetInputCount