ONNX教程：入门与实战 🚀

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的机器学习模型格式，支持跨框架模型转换与部署。以下为快速上手指南：

1. 为什么选择ONNX？

• 跨平台兼容性：模型可在TensorFlow、PyTorch等框架间无缝转换
• 高效推理：通过优化工具提升模型运行效率
• 生态支持：微软、Facebook等大厂深度参与开发

2. 快速入门步骤

安装ONNX运行时

pip install onnxruntime

模型转换示例

将PyTorch模型转为ONNX格式：

import torch
model = torch.hub.load('pytorch/vision', 'resnet18', pretrained=True)
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "resnet18.onnx")

3. 优化实践

• 使用ONNX模型优化教程了解量化与剪枝技术
• 探索ONNX Runtime的GPU加速配置
• 尝试模型压缩工具如onnx-simplifier

4. 社区资源

• ONNX官方文档（英文）
• ONNX模型库 - 100+预训练模型集合
• 🤖 欢迎加入我们的开发者论坛交流经验

提示：通过onnxruntime可直接在浏览器中运行ONNX模型，尝试Web端推理示例了解更多！