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，可实现各种机器学习和深度学习框架之间的互操作性。

它促进了不同平台之间模型的无缝传输，确保在一个环境中训练的模型可以在另一个环境中进行推理。在本教程中，我们将了解 ONNX 的关键设计原则。

支持 DL 和传统 ML

ONNX 旨在支持深度学习模型和传统机器学习算法。最初，ONNX 专注于深度学习，但随着其生态系统随着来自不同公司和组织的贡献而发展，ONNX 也开始支持传统机器学习 (ML) 模型。

无论您是在深度学习中使用神经网络，还是使用决策树、线性回归或支持向量机等传统机器学习算法，您都可以将这些模型转换为 ONNX 格式。这确保了不同领域的模型可以在不同的平台和环境中互操作使用和部署。

机器学习和深度学习领域不断发展，TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等框架定期更新。ONNX 的设计非常灵活，可以跟踪这些框架的更新和变化并相应地发展。

随着机器学习框架中引入新功能和改进，ONNX 也会更新以纳入这些进步。这确保了 ONNX 与最新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不局限于特定框架。

ONNX 为模型序列化提供了紧凑和跨平台的表示。这意味着 ONNX 模型可以轻松地在不同的系统和平台上保存、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，那么无论底层硬件或操作系统如何，都可以在不同环境中使用它。这种跨平台功能增强了模型的可移植性和可用性，使其更容易部署和集成到不同的应用程序中。

ONNX 使用由实际使用情况形成的标准化定义明确的运算符列表。这意味着，ONNX 定义了一组全面的运算符，这些运算符通常用于机器学习和深度学习任务。这些运算符经过精心标准化并由实际用例提供信息，以确保它们涵盖模型执行所需的广泛操作。