<p><span style='font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";'>ONNX 是个挺有意思的玩意儿,它就像是不同深度学习框架之间的一个翻译官。想象一下,你用 PyTorch 训练了个模型,但是你的朋友只会用
TensorFlow。这时候 ONNX 就能派上用场了,它能把你的模型翻译成一种通用语言,让不同框架都能听懂。</span></p><br/>
<p><span style='font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";'>ONNX 全称是 Open Neural Network Exchange,翻译过来就是开放神经网络交换格式。它是个开源项目,由微软和脸书(现在叫
Meta)一起搞出来的。简单来说,ONNX 就是个中间人,负责在不同的深度学习框架之间传话。 </span></p><br/>
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position: absolute;
bottom: 5px;
right: 10px;
font-size: 12px;
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}
</style><pre style="
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"><span></span><code>import onnx</code>
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"><span></span><code>import torch</code>
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"><span></span><code>import onnxruntime as ort</code>
<p>温馨提示:ONNX Runtime 和 ONNX 是两个不同的包,别搞混了。你需要单独安装 ONNX Runtime:<code>pip install
onnxruntime</code>。</p><br/>
<p><span style='font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";'>import onnx
from onnx import optimizer</span></p><br/>
<p><span style='font-family: 微软雅黑, "Microsoft YaHei";'>ONNX
是个挺有用的工具,特别是当你需要在不同框架之间切换,或者要把模型部署到各种平台上的时候。虽然有些小坑,但只要你注意一下,用起来还是很顺手的。希望这篇文章能帮你对
ONNX 有个基本的了解。要是还有不明白的地方,就多试试,多练练,慢慢就懂了。</span></p><br/>
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