深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性_onnx 跨平台

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下，深度学习技巧应用14-深度学习跨框架应用，ONNX实现模型互操作性，在深度学习领域，有很多优秀的框架可以使用，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe等。但是，每个框架都有其自己的模型格式，这给模型的部署和互操作性带来了困难。为了解决这个问题，一种名为ONNX（Open Neural Network Exchange）的开源项目应运而生，它提供了一个跨框架的模型表示方式。本文将详细介绍ONNX的原理，并通过实际代码示例展示如何在不同框架之间转换模型。

目录

一、ONNX简介

二、ONNX原理

三、从PyTorch转换到ONNX

四、从TensorFlow转换到ONNX

五、ONNX Runtime

六使用ONNX实现图像分类

七、结论

 一、ONNX简介

ONNX是一个开放的标准格式，它定义了用于表示深度学习模型的计算图、操作符和数据类型。ONNX的目标是实现深度学习框架之间的互操作性，简化模型的部署过程。目前，许多主流的深度学习框架都支持ONNX，例如TensorFlow、PyTorch、Caffe2等。

使用ONNX的优势说明：

跨平台： ONNX是一种基于标准的中间表