ONNX 教程
ONNX 教程
ONNX（开放神经网络交换）是一种开源格式，旨在表示机器学习模型，允许它们在不同的框架之间无缝转移。通过提供标准化格式，ONNX 允许开发者使用各种工具和库，优化工作流程并增强模型互操作性。
我们的ONNX 教程帮助您学习 ONNX，从理解其核心概念到在 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行框架之间转换模型。
ONNX 最初由 Facebook 的 PyTorch 团队以 Toffee 的名称开发，于 2017 年 9 月由 Facebook 和 Microsoft 重新命名并宣布为 ONNX。
为什么要学习 ONNX？
ONNX 解决了深度学习和机器学习领域的一个主要挑战，尤其是在工具、框架和运行时的碎片化方面。AI 开发人员经常发现自己被锁定在 TensorFlow、PyTorch 或其他特定生态系统中，ONNX 通过允许模型在不同的平台之间共享而无需重新训练或大量修改来提供解决方案。
ONNX 定义了一套通用的算子（机器学习和深度学习模型的构建块）和统一的文件格式。这种标准化允许模型在一个框架中训练，然后轻松地在另一个框架中使用或部署，从而增强了 AI 开发的灵活性。
ONNX 运行时及应用
ONNX 不仅仅是关于不同框架之间的互操作性，它还包括 ONNX 运行时，这是一个高性能引擎，可以在各种硬件平台上优化和执行 ONNX 模型。无论是将模型部署在强大的 GPU 上进行大规模推理，还是在 Jetson Nano 等小型边缘设备上，ONNX 运行时都能确保模型高效运行。
ONNX 的优势有哪些？
以下是 ONNX 的主要优势：
互操作性：使用 ONNX，模型可以在一个框架中训练，然后在另一个框架中使用，这增强了模型开发和部署的灵活性。
平台独立性：ONNX 包含一个高性能的生态系统，可以在各种硬件平台上优化和执行模型。这确保了模型高效运行，无论部署环境如何。
预训练模型：ONNX 提供了各种在大型数据集上预训练的模型，从而节省了时间和计算资源。
算子：ONNX 提供了一套通用的算子，用于将来自各种框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的操作映射到标准化的 ONNX 格式。
社区支持：ONNX 由强大的开发者社区和主要的科技公司管理，确保持续发展和创新。
定期更新：ONNX 由大型开发者社区和主要的科技公司管理，定期更新以包含新功能和改进。
ONNX 的设计原则是什么？
以下是 ONNX 的关键设计原则：
ONNX 旨在支持深度学习模型和传统机器学习算法。
ONNX 能够适应快速的科技进步。
ONNX 为模型序列化提供了一种紧凑且跨平台的表示。
ONNX 使用标准化的、定义明确的算子列表，这些列表根据实际使用情况确定。
ONNX 文件格式
ONNX 文件格式是表示来自不同框架的机器学习模型的灵活方法。ONNX 文件包含以下组件：
模型
版本信息
元数据
无环计算数据流图
图
输入和输出
计算节点列表
图名称
计算节点
输入
输出
算子
算子参数
谁应该学习 ONNX？
本ONNX 教程将帮助希望在不同平台上开发应用程序的学生和专业人士。
机器学习工程师和数据科学家：熟悉构建、训练和部署机器学习模型，并希望增强模型可移植性和框架互操作性的人员。
AI 开发人员：希望优化其机器学习模型以适应不同环境或将其集成到各种平台的开发人员。
研究人员：探索机器学习的新框架和工具，需要支持无缝模型共享和部署的格式的个人。
学习 ONNX 的先决条件
在深入学习本教程之前，建议您对机器学习概念有基本的了解，包括熟悉模型、层和训练过程，这将使您更容易掌握 ONNX 模型结构。
至少熟悉一个流行的机器学习框架（例如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn）是有益的，尤其是在将模型转换为 ONNX 和从 ONNX 转换模型时。
此外，基本的 Python 编程技能是必不可少的，因为 ONNX 通常与基于 Python 的工具和库一起使用。虽然不是强制性的，但熟悉深度学习架构和技术对于处理 ONNX 中更复杂的模型是推荐的。
关于 ONNX 的常见问题
关于 ONNX，有一些非常常见的疑问 (FAQ)，本节尝试简要解答。
ONNX，也称为开放神经网络交换，是一种开源格式，旨在表示机器学习模型。它为来自不同框架（如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras、Chainer 等）的机器学习模型提供标准格式。一旦模型采用 ONNX 格式，它就能帮助您在各种平台和设备上更快、更有效地运行机器学习模型。
ONNX 算子是定义机器学习模型中计算的基本块，它将来自各种框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的操作映射到标准化的 ONNX 格式。每个算子都定义了一种特定类型的操作，例如数学计算、数据处理或神经网络层。
算子由<名称，域，版本>标识。
ONNX 模型库是一个存储库，其中包含可供下载和推理的预训练模型集合。这些模型是在大型数据集上训练的，并以 ONNX 格式提供，允许您在不同的框架和平台上使用它们，而无需担心模型转换或兼容性问题。
ONNX 运行时是一个高性能引擎，旨在高效运行 ONNX 模型。它是一个帮助更快、更有效地运行机器学习模型的工具。它适用于 Windows、Mac 和 Linux 等不同平台，并且可以使用各种类型的硬件（例如 CPU 和 GPU）来加快模型速度。ONNX 运行时支持来自 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架的模型，从而可以轻松地在不同的环境之间移动模型。
使用任何流行的框架训练您的模型。
使用转换库将训练后的模型转换为 ONNX 格式。
然后在 ONNX 运行时中加载和运行 ONNX 模型以优化性能。
转换库是一种工具，它将机器学习模型的逻辑从其原始框架（如 TensorFlow 或 scikit-learn）转换为 ONNX 格式。
对于 TensorFlow、scikit-learn 和 Pytorch 等不同的机器学习框架，需要不同的转换库。以下是 ONNX 中一些流行的转换库：
Sklearn-onnx
tensorflow-onnx
onnxmltools
torch.onnx