🤖 ONNX 入门教程：机器学习模型的通用格式

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的机器学习模型格式，旨在促进不同框架之间的模型共享与协作。无论你是开发者还是研究者，了解 ONNX 都能帮助你更高效地部署和优化模型。

📘 什么是 ONNX？

ONNX 提供了一个统一的表示方式，让模型可以在 PyTorch、TensorFlow、Keras 等框架之间无缝转换。

• 📌 核心优势：跨框架兼容性、简化模型部署、支持多种硬件加速
• 📌 应用场景：模型压缩、迁移学习、边缘设备部署

🛠️ 如何使用 ONNX？

1. 模型导出：使用 torch.onnx.export 或 tf.saved_model 将模型转换为 ONNX 格式
2. 模型推理：通过 ONNX 运行时（ONNX Runtime）在目标平台运行模型
3. 优化与量化：利用 ONNX 提供的工具进行模型压缩和性能优化

🌐 扩展学习资源

• ONNX 官方文档（点击进入官方指南）
• ONNX 与 PyTorch 集成教程
• ONNX 运行时实战案例

📌 小贴士

• 对于初学者，建议从 ONNX 入门示例 开始实践
• 社区资源丰富，可以关注 ONNX GitHub 仓库 获取最新动态

通过 ONNX，你可以打破框架壁垒，让模型在更多场景中发光发热！💡