ONNX是什么？
ONNX是一種開放格式，用于表示和交換深度學(xué)習(xí)模型。
ONNX，全稱為Open Neural Network Exchange，是由微軟和Facebook在2017年推出的一個開放標準。它的主要目的是促進不同深度學(xué)習(xí)框架之間的互操作性，使得AI模型能夠在不同的環(huán)境和平臺之間無縫遷移和部署。以下是關(guān)于ONNX的一些關(guān)鍵信息：
- 框架無關(guān)性：ONNX定義了一套與環(huán)境和平臺無關(guān)的標準格式，這有助于在不同的深度學(xué)習(xí)框架之間遷移模型。
- 模型優(yōu)化：硬件和軟件廠商可以基于ONNX標準來優(yōu)化模型性能，從而使得所有支持ONNX標準的框架都能從中受益。
- 廣泛的支持：自從推出以來，ONNX得到了許多大型廠商和框架的支持，并逐漸成為表示深度學(xué)習(xí)模型的事實上的標準。
- 模型轉(zhuǎn)換：可以通過使用PyTorch的`torch.onnx.export`函數(shù)將PyTorch模型轉(zhuǎn)換成ONNX模型。這一過程涉及到對模型拓撲圖、計算節(jié)點屬性等基本概念的理解。
總的來說，ONNX提供了一個標準化的方式來表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這對于模型的共享、部署和優(yōu)化都是非常有益的。通過使用ONNX，開發(fā)者可以更容易地在不同的深度學(xué)習(xí)框架和部署環(huán)境之間遷移和優(yōu)化模型。
審核編輯 黃宇
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main()
File
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