OnnxRun

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
  );

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);
 };