文章目录

• 一、ONNX 概述
• • 1.1 ONNX 定义
  • 1.1.1 产生背景
  • 1.2 ONNX在深度学习领域的重要地位
  • • 1.2.1 框架间的桥梁
    • 1.2.2 优化与加速
    • 1.2.3 促进生态系统发展
  • 1.3 ONNX的通俗理解
• 二、ONNX 的原理
• • 2.1 模型的表示方式
  • • 2.1.1 ONNX 模型结构
    • 2.1.2 ONNX 标准与域
  • 2.2 计算图的结构
  • • 2.2.1 计算图简介
    • 2.2.2 图的序列化与反序列化
  • 2.3 ONNX模型转换实例
  • • 2.3.1 转换流程
    • 2.3.2 跨框架应用实例
  • 2.4 ONNX模型的优化与兼容性
• 三、ONNX 的功能
• • 3.1 模型转换
  • • 3.1.1 功能概述与作用
    • 3.1.2 实现方法
    • 3.1.3 实际应用优势
  • 3.2 推理
  • • 3.2.1 功能概述与作用
    • 3.2.2 实现方法
    • 3.2.3 实际应用优势
  • 3.3 优化
  • • 3.3.1 功能概述与作用
    • 3.3.2 实现方法
    • 3.3.3 实际应用优势
  • 3.4 部署
  • • 3.4.1 功能概述与作用
    • 3.4.2 实现方法
    • 3.4.3 实际应用优势
  • 3.5 扩展
  • • 3.5.1 功能概述与作用
    • 3.5.2 实现方法
    • 3.5.3 实际应用优势
• 四、ONNX 的实际应用场景
• • 4.1 计算机视觉中的ONNX应用
  • • 4.1.1 图像识别与分类
    • 4.1.2 目标检测与跟踪
  • 4.2 自然语言处理领域的应用
  • • 4.2.1 机器翻译
    • 4.2.2 对话系统
  • 4.3 推荐系统的应用
  • • 4.3.1 个性化推荐
    • 4.3.2 内容生成
    • 结语
• 五、ONNX 的 Python 代码实现
• • 5.1 ONNX模型转换：PyTorch到ONNX
  • • 5.1.1 环境准备与模型定义
    • 5.1.2 模型转换
  • 5.2 加载ONNX模型
  • 5.3 运行ONNX模型