深度学习模型导出是将训练完成的模型保存为可部署格式的关键步骤。以下是常见方法与工具：
常见导出格式
ONNX 📦
跨平台模型交换格式，支持PyTorch/TensorFlow互转
了解ONNX转换教程TensorFlow SavedModel 🧠
默认导出格式，包含计算图与变量PyTorch
.pt/.pth📂
二进制文件，适合本地部署
导出工具推荐
| 工具 | 适用框架 | 优势 |
|---|---|---|
torch.onnx.export |
PyTorch | 支持动态模型 |
tf.saved_model.save |
TensorFlow | 保留完整计算图 |
| Model Optimizer | ONNX | 自动优化模型结构 |
注意事项
- 检查模型依赖项 ✅
- 使用量化工具减少文件体积 🔧
- 测试导出后的模型性能 🔄
- 遵循模型部署最佳实践