onnx和onnxruntime

ONNX（Open Neural Network Exchange）是一种开放的深度学习模型表示格式，它的目标是实现模型的互操作性。通过使用ONNX，可以将模型从一个深度学习框架转移到另一个框架，而无需重新训练模型。ONNX定义了一种中间表示（IR），可以表示深度学习模型的结构和参数。\[1\]

ONNXRuntime是一个用于高性能推理的开源引擎，它支持在多个平台上运行ONNX模型。ONNXRuntime提供了一组API，可以加载和执行ONNX模型，并提供了针对不同硬件和操作系统的优化。它可以与各种深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow等）集成，使得在不同框架之间进行模型转换和推理变得更加方便。\[1\]

关于问题中提到的错误信息，根据引用\[2\]中的内容，可能是由于打包的ONNX文件与当前版本的ONNXRuntime不兼容导致的。解决方法是重新打包ONNX文件，以适应当前版本的ONNXRuntime。

如果你对ONNX和ONNXRuntime的更多细节感兴趣，可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中提供的文章，它们提供了关于ONNX标准、ONNXRuntime的设计理念以及使用ONNX和ONNXRuntime进行推理加速的详细信息。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [onnx标准 & onnxRuntime加速推理引擎](https://blog.csdn.net/qq_33934427/article/details/124114195)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [onnx和pytorch，tensorrt 推理速度对比GPU CPU](https://blog.csdn.net/weixin_37989267/article/details/126243985)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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