ONNX（Open Neural Network Exchange）是由微软主导、开放计算项目（Open Compute Project）支持的深度学习模型格式标准，旨在实现不同框架间的模型互操作性。通过ONNX，开发者可以将训练好的模型在多个平台（如TensorFlow、PyTorch、Keras等）之间无缝迁移。

核心优势 ✅

  • 跨框架兼容：支持模型转换与部署，打破框架壁垒
  • 开源生态：社区活跃，提供丰富工具链（如ONNX Runtime）
  • 轻量化设计：优化模型体积，提升推理效率

应用场景 📈

  1. 模型迁移：将PyTorch模型导出为ONNX格式后，可在TensorFlow中加载
  2. 边缘部署：通过ONNX Runtime在移动端或嵌入式设备运行模型
  3. 联合训练：多团队协作时统一模型格式，简化集成流程
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