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(gè)開放標(biāo)準(zhǔn)。它的主要目的是促進(jìn)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(tái)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(tái)無關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)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(biāo)準(zhǔn)來優(yōu)化模型性能，從而使得所有支持ONNX標(biāo)準(zhǔn)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(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)。
- 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(duì)模型拓?fù)鋱D、計(jì)算節(jié)點(diǎn)屬性等基本概念的理解。

總的來說，ONNX提供了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)化的方式來表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這對(duì)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