本文将带你了解如何将主流模型转换为ONNX格式，并通过实际案例演示操作流程。

✅ 一、什么是ONNX模型转换？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型格式，支持跨框架部署。

  • 📌 适用场景：模型迁移、轻量化部署、多平台兼容
  • 📌 支持框架：PyTorch、TensorFlow、Keras、sklearn等
  • 📌 核心优势：统一模型表示，降低转换成本

💡 小贴士：转换前务必确认模型兼容性，可通过ONNX官方文档验证。

✅ 二、转换步骤详解

  1. 安装依赖 

    pip install onnx onnxruntime

    ⚠️ 注意：若使用TensorFlow模型，需额外安装tensorflow和onnx_tf。

  2. 导出模型

    • PyTorch示例： 
      import torch
model = torch.load("model.pth")
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
    • TensorFlow示例： 
      import tensorflow as tf
model = tf.keras.models.load_model("model.h5")
tf.saved_model.save(model, "model_saved_model")
# 使用onnx_tf转换

  3. 验证模型
    使用ONNX模型验证工具确保转换后的模型可用性。

    ONNX模型转换流程

✅ 三、常见问题与解决方案

问题 解决方案
模型转换失败 检查输入输出张量是否匹配
推理性能下降 使用模型优化教程进行量化处理
兼容性错误 安装对应框架的转换工具包

🌐 四、扩展阅读

🚀 结语：掌握ONNX模型转换，是迈向高效部署的重要一步！快动手实践吧～ 🚀

模型优化技巧