Onnx

一、项目简介

ONNX（Open Neural Network Exchange）是开放的模型表示格式与生态系统，让模型可以在不同训练框架（PyTorch、TensorFlow 等）与推理引擎之间自由迁移，是模型部署标准化的重要基础。

二、核心特性

• 跨框架互操作：一次导出，多处运行；
• 标准化算子集：定义通用算子规范；
• 工具链完善：转换、优化、可视化；
• 广泛支持：主流框架与硬件均兼容；
• 版本管理；
• 社区活跃。

三、适用场景

• 模型跨框架迁移；
• 推理引擎统一部署；
• 模型交付与标准化。

四、快速上手

pip install onnx onnxruntime
# PyTorch 导出：torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx")

五、注意事项

• 算子兼容性需验证；
• 动态形状需显式支持；
• 注意 ONNX 版本与运行时匹配。