完成了ONNX框架的适配插件开发后，即可实现从ONNX框架调用Ascend C自定义算子。下面以一个仅包含LeakyRelu算子的ONNX框架网络为例（该网络中的LeakyRelu算子通过适配插件映射为自定义的LeakyRelu算子），呈现一个使用推理工具进行推理的过程，目的在于让您快速体验推理场景下网络中自定义算子调用的过程。
在完成如下步骤之前，您需要先参考上文内容完成自定义LeakyRelu算子kernel侧和host侧的开发、ONNX适配插件的开发，并完成算子的编译部署。
LeakyRelu算子实现的完整样例请参考。ONNX框架调用的完整示例请参考。
通过如下命令获取ONNX框架网络模型。作为示例，该模型中仅包含一个LeakyRelu算子。
[object Object]执行如下命令生成离线模型。（如下命令中使用的目录以及文件均为样例，请以实际为准）
[object Object]关键参数的解释如下：
--model：ONNX框架网络模型文件（*.onnx）的路径。
--framework：原始框架类型。5表示ONNX。
--output：转换后的离线模型的路径以及文件名。请注意，记录保存该om模型文件的路径，后续开发应用时需要使用。
--soc_version：AI处理器的型号。
--input_shape：指定模型输入数据的shape，请基于算子支持的shape范围和实际使用场景进行设置，这里设置输入X为固定shape [8,16,1024]。
--input_format：指定模型输入数据的格式，请基于算子支持的格式和实际使用场景进行设置，这里配置为ND。
使用export ASCEND_GLOBAL_LOG_LEVEL=1改变日志级别为INFO，若出现如下提示信息，则说明进入了Ascend C自定义算子编译流程且模型转换成功。
[object Object]成功执行命令后，在--output参数指定的路径下，可查看离线模型（如：leaky_relu.om）。
通过aclmdlExecute等接口在应用中加载模型执行推理。