ONNX是一種開放格式，用于表示和交換深度學習模型。

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習框架之間的互操作性，使得AI模型能夠在不同的環境和平臺之間無縫遷移和部署。以下是關于ONNX的一些關鍵信息：

- 框架無關性：ONNX定義了一套與環境和平臺無關的標準格式，這有助于在不同的深度學習框架之間遷移模型。
- 模型優化：硬件和軟件廠商可以基于ONNX標準來優化模型性能，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習模型的事實上的標準。
- 模型轉換：可以通過使用PyTorch的`torch.onnx.export`函數將PyTorch模型轉換成ONNX模型。這一過程涉及到對模型拓撲圖、計算節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網絡模型，這對于模型的共享、部署和優化都是非常有益的。通過使用ONNX，開發者可以更容易地在不同的深度學習框架和部署環境之間遷移和優化模型。

審核編輯 黃宇