Open Neural Network Exchange

Open Neural Network Exchange (ONNX) 是一个开放的标准，它的目的是让你能够在各种不同的深度学习框架之间移动模型。它由一系列定义神经网络的运算符组成，每个运算符都有一组输入和一组输出。

ONNX 的主要优势是它可以提高模型的可移植性。使用 ONNX，你可以训练一个模型在一个框架（比如 PyTorch），然后将模型转换到另一个框架（比如 Caffe2）进行推理。这个转换过程是通过将模型的权重和网络架构转换成 ONNX 格式来实现的。

此外，由于 ONNX 是一种通用格式，因此它也有助于提高模型的互操作性。这意味着你可以使用不同的工具和库来构建和优化你的模型，而不需要考虑模型的兼容性问题。

总的来说，ONNX 旨在建立一个共享和可移植的神经网络模型的生态系统，从而推动人工智能的发展。

本文作者：Maeiee

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