ONNX，全称是 Open Neural Network Exchange，是一个开放的格式，用于表示机器学习模型。它旨在提供一个通用的模型表示方式，使得不同的深度学习框架之间可以无缝地交换和使用模型。通过 ONNX，开发者可以在一个框架中训练模型，然后在另一个框架中进行推理或部署，从而提高了模型的灵活性和可移植性。
ONNX 的核心思想是定义一套标准化的运算符和数据结构，这些运算符涵盖了常见的神经网络操作，比如卷积、池化、激活函数等。模型通过计算图的形式表达，其中节点代表运算符，边代表数据流。这样的设计让不同框架之间的转换变得简单直观。
ONNX 支持多种主流的深度学习框架，例如 PyTorch、TensorFlow、MXNet 等，并且拥有丰富的工具生态系统。这些工具可以帮助用户优化模型性能、进行硬件加速以及调试模型。此外，ONNX 还支持多种编程语言接口，方便开发者集成到自己的应用中。
ONNX 的出现极大地促进了人工智能领域的协作和创新。它降低了跨平台模型部署的复杂度，使得开发者能够专注于算法本身，而不必过多关注底层实现细节。这种开放性和互操作性为机器学习技术的普及和发展提供了强有力的支持。
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