ONNX模型：开启深度学习模型的互操作性与灵活性新纪元
原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。发表于：。随着深度学习技术的不断发展，各种深度学习框架如雨后春笋般涌现，如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等，它们各自具有独特的优势和特点。然而，这也带来了一个问题：不同框架之间的模型互不兼容，导致模型迁移和部署变得复杂和耗时。为了解决这个问题，开放神经网络交换格式（Open Neural Network Exchange，简称ONNX）应运而生。一、ONNX简介ONNX是一个用于表示深度...
随着深度学习技术的发展，ONNX应运而生，解决了不同深度学习框架之间的模型兼容性问题。ONNX是一个开放标准，具有互操作性、灵活性、性能优化和社区支持等优势。它可用于模型迁移、跨平台部署、性能调优和模型共享与协作。未来，ONNX将增加更多操作符和数据类型支持，提供更好的性能优化，并与更多技术融合，推动深度学习领域的发展和创新。
