ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的生态系统，旨在促进神经网络模型在不同框架和平台之间的互操作性。ONNX 优化是提高模型性能和效率的关键步骤。以下是一些关于 ONNX 优化的关键细节。
优化目标
- 提高性能：通过优化模型结构和算法，减少计算量和内存占用。
- 降低功耗：在移动和嵌入式设备上运行时，降低能耗。
- 提高准确性：在某些情况下，优化可以略微提高模型的准确性。
优化方法
- 模型简化：移除不必要的层或操作，减少模型复杂度。
- 量化：将模型中的浮点数转换为整数，减少计算量。
- 剪枝：移除模型中不重要的权重，进一步减少模型大小。
- 融合：将多个操作合并为一个，减少计算步骤。
本站资源
更多关于 ONNX 优化的信息，您可以访问ONNX 优化指南。
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ONNX 模型优化流程图