ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的神经网络交换格式，旨在解决不同深度学习框架和工具之间的模型兼容性问题。ONNX 提供了一种统一的模型格式，使得模型可以在不同的平台上进行部署和推理。

ONNX 优势

  • 跨平台兼容性：ONNX 支持多种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch、Caffe 等，使得模型可以在不同的平台上进行部署。
  • 易于迁移：ONNX 模型可以轻松地在不同的深度学习框架之间进行迁移，方便研究人员和开发者进行实验和开发。
  • 高效推理：ONNX 提供了高效的推理引擎，可以加速模型的推理速度。

ONNX 模型结构

ONNX 模型主要由以下几部分组成：

  • Graph：表示模型的计算图，包括节点和边。
  • TensorProto：表示模型中的张量数据。
  • AttributeProto：表示节点的属性。

ONNX 模型部署

将 ONNX 模型部署到不同的平台，可以参考以下步骤：

  1. 导出模型：使用相应的深度学习框架将模型导出为 ONNX 格式。
  2. 转换模型：使用 ONNX 运行时将模型转换为特定平台的格式。
  3. 部署模型：将模型部署到目标平台，如服务器、移动设备等。

扩展阅读

更多关于 ONNX 的信息，可以参考以下链接：

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