onnx图，如何获得输出尺寸？

ONNX图是一种用于表示机器学习模型的开放式格式。它可以在不同的深度学习框架之间进行模型转换和共享。要获得ONNX图的输出尺寸，可以通过以下步骤进行：

1. 加载ONNX图：使用ONNX库或相关的深度学习框架加载ONNX图，例如PyTorch、TensorFlow等。
2. 解析ONNX图：使用ONNX库提供的函数或方法解析ONNX图的结构和参数。
3. 获取输出节点：通过分析ONNX图的结构，找到输出节点。输出节点通常是模型的最后一层或指定的某一层。
4. 获取输出尺寸：对于每个输出节点，可以通过查看其形状信息来获取输出尺寸。形状信息通常以张量的维度表示，例如(batch_size, channels, height, width)。
5. 解释输出尺寸：根据具体的应用场景和模型结构，解释输出尺寸的含义。例如，对于图像分类任务，输出尺寸表示类别的数量。

在腾讯云上，可以使用腾讯云AI开放平台提供的ONNX转换工具和模型推理服务来处理ONNX图。具体推荐的产品和链接如下：

1. ONNX转换工具：腾讯云AI开放平台提供了ONNX转换工具，可以将ONNX图转换为适用于腾讯云AI推理服务的格式。详细介绍和使用方法可参考腾讯云ONNX转换工具。
2. 模型推理服务：腾讯云AI开放平台提供了模型推理服务，可以部署和运行ONNX图，并提供高性能的推理能力。详细介绍和使用方法可参考腾讯云模型推理服务。

通过以上步骤和腾讯云提供的相关产品，可以获得ONNX图的输出尺寸，并在云计算领域中进行相应的应用和开发工作。