onnx深度学习框架全程

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个跨平台的深度学习模型交换格式，它允许开发者在多种机器学习框架之间轻松地转换和共享模型。以下是ONNX深度学习框架全过程中的一些关键步骤：

1. **模型创建**：首先，在某个深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch或Keras）中训练和构建一个模型。这个模型会包含输入层、隐藏层和输出层，用于解决特定任务。

2. **框架导出**：当你完成了模型训练，并对性能满意后，选择支持ONNX的工具将模型从原生框架导出。例如，PyTorch有`torch.onnx.export()`函数，TensorFlow有`tf.saved_model_to_tensorflow_metadata()`和`tf_lite_convert()`等。

3. **ONNX格式转换**：导出后的模型通常是以特定框架的格式存储的，可能不是ONNX可以直接使用的。这时需要使用ONNX的官方工具（如`onnx`命令行工具或ONNX转换库）将其转换成标准的ONNX模型。

4. **模型验证**：确认转换后的ONNX模型是否保留了原始模型的功能和结构，包括权重和运算顺序。ONNX提供了一个工具（`onnx-checker`）用于模型校验。

5. **加载到其他框架**：有了ONNX模型，你可以使用支持ONNX的任何框架，如Chainer、MxNet或Caffe2，读取并继续执行模型推理，无需重新训练。

6. **部署**：将ONNX模型应用到实际场景中，这可能是嵌入式设备、云端服务或者是浏览器环境下的JavaScript模型。

7. **持续优化**：有时可能需要针对新的硬件或应用场景调整模型（如量化、剪枝），ONNX也提供了相应工具支持这种模型优化过程。