OpenVINO（get_output_tensor()）
在OpenVINO中，get_output_tensor()函数用于从推理请求（Inference Request）中获取模型的输出张量。在执行推理后，通过get_output_tensor()可以直接访问模型的输出数据，以便进一步处理或分析。
1. 函数概述
get_output_tensor() 是 InferRequest 类的一个方法，用来检索推理完成后的输出张量。该函数非常重要，因为它允许用户在推理后直接访问模型生成的输出结果。
2. 函数签名
在Python API中，get_output_tensor() 的函数签名如下：
output_tensor = infer_request.get_output_tensor(output_index=0)
-
参数：
output_index（可选）：整数类型，表示需要获取的输出张量的索引。默认值是0，表示模型的第一个输出张量。如果模型有多个输出端口，可以通过改变索引获取相应的输出。
-
返回值：返回一个
Tensor对象，代表模型输出的张量。这个张量可以转换为numpy数组，以便于数据处理和进一步操作。
3. 常见用法
get_output_tensor() 函数通常用于以下几步流程：
- 加载模型：首先加载和编译模型，创建推理请求（
InferRequest）。 - 设置输入张量并执行推理：通过
set_input_tensor()传递输入数据，然后调用infer()或start_async()执行推理。 - 获取输出张量：使用
get_output_tensor()方法获取输出张量，然后将输出数据转换为numpy数组，方便进一步处理和分析。
3.1 示例代码
以下是一个典型的用例代码，演示了如何通过get_output_tensor()获取输出：
import numpy as np
from openvino.runtime import Core
# 初始化OpenVINO核心对象
core = Core()
# 加载模型
model = core.read_model("model.xml")
compiled_model = core.compile_model(model, "CPU")
# 创建推理请求
infer_request = compiled_model.create_infer_request()
# 准备输入数据
input_image = np.ones((1, 3, 224, 224), dtype=np.float32)
# 设置输入张量并运行推理
infer_request.set_input_tensor(input_image)
infer_request.infer()
# 获取输出张量
output_tensor = infer_request.get_output_tensor(0)
output_data = output_tensor.data # 访问张量的数据部分
# 转换为numpy数组
output_array = np.array(output_data)
print("输出结果：", output_array)
4. 详细说明
- 多输出情况：在处理有多个输出的模型时，可以指定
output_index参数来获取不同的输出张量。例如，如果模型有两个输出，可以使用infer_request.get_output_tensor(0)和infer_request.get_output_tensor(1)分别获取每个输出张量。 - 数据类型：
Tensor对象的数据类型通常是根据模型输出层的配置来确定的。通过output_tensor.data可以访问数据部分，将其转换为numpy数组后，便于进一步处理。 - 同步与异步推理：无论是同步推理（
infer()）还是异步推理（start_async()和wait()），get_output_tensor()都可以使用。在异步推理中，确保推理完成后再调用get_output_tensor()，否则可能会导致数据不完整或错误。
5. 注意事项
- 数据读取：直接调用
output_tensor.data可以访问张量的内容，适合需要快速获取数据的情况。 - 性能：
get_output_tensor()的开销较小，但应确保正确的索引和模型输出设置，以避免不必要的错误。
通过get_output_tensor()，可以灵活、快速地访问推理结果，为数据后处理、可视化和应用集成提供了重要支持。
