ONNX模型优化指南 📊

优化ONNX模型可以显著提升推理性能与资源效率，以下是关键策略与工具推荐：

1. 常见优化方法 ✅

• 量化（Quantization）
  将模型权重从32位浮点数转换为8位整数，减少内存占用与计算量。
• 剪枝（Pruning）
  移除冗余权重或神经元，降低模型复杂度。
• 压缩（Compression）
  使用知识蒸馏或低秩近似技术，生成更小的模型版本。

2. 工具推荐🛠️

• ONNX Optimizer：官方工具支持模型简化与转换。
• TensorRT-ONNX Parser：加速推理的高性能引擎集成。
• ONNX Runtime：优化后的推理执行环境，支持多种硬件后端。

3. 实践建议💡

• 使用 onnxsim 工具对模型进行简化，确保兼容性。
• 结合 ONNX模型优化最佳实践 路径深入学习。
• 测试不同优化组合对精度与速度的影响，选择平衡点。

优化过程中需注意：过度压缩可能导致性能下降，建议通过实验验证效果。 🚀