在Android中使用OnnxRuntime，可以通過以下步驟：

1. 在Android項目中添加OnnxRuntime庫的依賴，可以通過gradle添加依賴：

implementation 'com.microsoft.onnxruntime:onnxruntime:1.9.0'

2. 將ONNX模型文件（.onnx）放置在Android項目的assets文件夾中。

3. 在Android應用中加載ONNX模型文件并使用OnnxRuntime進行推理。以下是一個簡單的示例代碼：

import android.content.res.AssetManager; 
import org.onnxruntime.OrtEnvironment; 
import org.onnxruntime.OrtException; 
import org.onnxruntime.OrtSession; 
import org.onnxruntime.TensorInfo; 
import org.onnxruntime.OnnxTensor; 
import org.onnxruntime.OrtSession.Result; 

public class OnnxRuntimeExample { 
    private OrtEnvironment env; 
    private OrtSession session; 

    public OnnxRuntimeExample(AssetManager assetManager) throws OrtException { 
        env = OrtEnvironment.getEnvironment(); 
        session = env.createSession(assetManager.open("model.onnx")); 
    } 

    public float[] predict(float[] input) throws OrtException { 
        TensorInfo inputInfo = session.getInputInfo(0); 
        OnnxTensor inputTensor = OnnxTensor.createTensor(env, input, inputInfo); 
        Result result = session.run(inputTensor); 
        float[] output = result.getTensor(0).toFloatArray(); 
        return output; 
    } 
}

4. 在Android應用中調用OnnxRuntime進行推理，傳入輸入數據并獲取輸出結果：

AssetManager assetManager = getAssets(); 
OnnxRuntimeExample example = new OnnxRuntimeExample(assetManager); 
float[] input = {1.0f, 2.0f, 3.0f}; 
float[] output = example.predict(input); 

這樣就可以在Android應用中使用OnnxRuntime進行推理操作。需要注意的是，OnnxRuntime目前僅支持一些特定的硬件和操作系統，如x86和ARM架構的Android設備。