📚 ONNX 教程：深度学习模型的通用格式探索

🧠 什么是 ONNX？

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放格式，用于表示机器学习模型。它允许模型在不同框架之间无缝迁移，例如从 PyTorch 转换到 TensorFlow，再运行在 ONNX Runtime 中。

🛠️ 快速入门步骤

1. 安装 ONNX 工具包
   使用 pip 安装：

   pip install onnx onnxruntime
   

   📌 了解更多安装细节

2. 导出模型
   以 PyTorch 为例：

   import torch
   torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")
   

   📌 查看模型导出教程

3. 运行 ONNX 模型
   使用 ONNX Runtime 加载并推理：

   var sess = new InferenceSession("model.onnx");
   var results = sess.Run(input_feed);
   

   📌 探索 ONNX Runtime 使用场景

🌐 为什么选择 ONNX？

• ⚡ 跨框架兼容性：支持 PyTorch、TensorFlow、Keras 等
• 📦 轻量化部署：优化模型以适应边缘设备
• 📘 开源生态：社区活跃，文档完善

📚 进阶学习推荐

• ONNX 官方文档（英文）
• ONNX 模型优化指南
• 深度学习框架对比

📌 提示：尝试用 ONNX_Model_Runtime 关键词搜索更多可视化案例！