ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的格式，用于在不同深度学习框架之间交换模型。ONNX优化是提高模型性能和兼容性的重要步骤。以下是一些关于ONNX优化的关键点：
模型转换：将深度学习模型从其原始框架转换为ONNX格式，以便在不同的框架之间进行交换和优化。
性能提升：通过ONNX优化，可以提高模型的运行速度和效率。
跨平台兼容性：ONNX使得模型可以在不同的平台上运行，包括移动设备、云服务和嵌入式系统。
ONNX 优化步骤
- 模型转换：使用ONNX工具将模型转换为ONNX格式。
- 优化工具：利用ONNX提供的工具，如ONNX Runtime，进行模型优化。
- 性能分析：对优化后的模型进行性能分析，确保其满足预期。
相关资源
- ONNX官方文档：了解更多关于ONNX的信息。
- ONNX模型优化指南
图像示例
深度学习模型转换：
ONNX模型转换模型优化前后对比：
模型优化前后