ONNX - 设计原则
ONNX（开放神经网络交换）是一个强大而灵活的框架，它能够实现各种机器学习和深度学习框架之间的互操作性。
它促进模型在不同平台之间的无缝传输，确保在一个环境中训练的模型可以在另一个环境中用于推理。在本教程中，我们将学习 ONNX 的关键设计原则。
支持深度学习和传统机器学习
ONNX 旨在支持深度学习模型和传统的机器学习算法。最初，ONNX 主要关注深度学习，但随着其生态系统随着来自不同公司和组织的贡献而不断发展壮大，ONNX 开始也支持传统的机器学习 (ML) 模型。
无论您是使用深度学习中的神经网络还是传统的机器学习算法（如决策树、线性回归或支持向量机），您都可以将这些模型转换为 ONNX 格式。这确保了来自不同领域的模型可以互操作地使用并在不同平台和环境中部署。
适应快速的技术进步
机器学习和深度学习领域不断发展，TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等框架也定期更新。ONNX 的设计非常灵活，能够跟踪这些框架的更新和变化，并相应地进行发展。
随着机器学习框架中引入新的功能和改进，ONNX 也会更新以整合这些进步。这确保了 ONNX 能够与最新的工具和库保持相关性和兼容性，使用户能够利用尖端技术，而无需局限于特定的框架。
紧凑型跨平台模型
ONNX 提供了一种紧凑型跨平台的模型序列化表示。这意味着 ONNX 模型可以轻松地在不同的系统和平台之间保存、传输和加载。ONNX 文件的紧凑结构有助于减少存储需求并促进高效的模型共享。
例如，一旦您拥有 ONNX 格式，那么它就可以在不同的环境中使用，而不管底层硬件或操作系统如何。这种跨平台功能增强了模型的可移植性和可用性，从而更轻松地将它们部署和集成到各种应用程序中。
标准化的良好定义运算符列表
ONNX 使用一个标准化的、良好定义的运算符列表，这些运算符的信息来自实际使用。这意味着 ONNX 定义了一套在机器学习和深度学习任务中常用的运算符。这些运算符经过仔细标准化，并根据实际用例提供信息，以确保它们涵盖模型执行所需的大量操作。