深度学习模型部署推理框架综述(ONNX/NCNN/OpenVINO/TensorRT)
1 、ONNX**是一个开放神经网络交换格式，由微软和Facebook于2017年推出 ，旨在促进不同框架间的模型互操作性。ONNX支持传统机器学习模型和神经网络模型 ，能够转换为不同框架兼容的模型，适用于预测任务 。NCNN**是一个高性能神经网络前向计算框架 ，由腾讯优图实验室开发 ，专为手机端优化 。
2 、TensorRTTensorRT以高性能著称，专为深度学习推理加速而设计。它支持多框架模型部署 ，能显著提升数据中心、嵌入式和自动驾驶平台的推理效率 。然而 ，TensorRT主要依赖GPU，对硬件要求较高 ，学习成本较高 ，适用于大规模GPU部署环境 。MediapipeMediapipe则是一个跨平台的图形化框架，适合构建多模式应用的机器学习管道。
3 、深度学习模型在GPU上的高性能推理一般考虑推理延时 、吞吐量与模型精度 。不同硬件平台，如NVIDIA、Intel 、国产异构处理器等 ，都提供了专门的SDK ，如TensorRT 、OPENVINO等，以优化模型性能 。TensorRT是NVIDIA专为深度学习模型提供GPU加速推理而开发的SDK ，包含Inference Optimizer和Runtime组件。
4、部署 部署主要分为两个方向：对于Nvidia GPU ，可通过PyTorch ONNX TensorRT；对于Intel CPU，可选择PyTorch ONNX OpenVINO 。ONNX是一种用于表示深度学习模型的开放标准格式 ，可使模型在不同框架间进行转换 。
5 、深入探讨YOLOv6部署细节 ，着重于ONNX与TensorRT的优化策略，实现模型在不同环境的高效应用。部署在深度学习领域中占据核心地位 ，其关键在于模型的固化与实际应用。市面上常见的模型部署方案包括ONNX 、OpenVINO和TensorRT ，这些工具通过优化模型中的算子，显著提升推理速度 。
深度学习训练框架:ONNX对接的29种构建框架介绍
ONNX：致力于统一各种框架的格式 ，简化深度学习模型开发和迁移成本 。市面上的深度学习框架涵盖了广泛的选择 ，如TensorFlow、PyTorch等，这些框架都有自己的用户基础和部署生态，但ONNX的出现旨在提供一种统一的模型格式 ，降低开发和迁移成本。在深度学习领域 ，不同的框架适用于不同的场景和需求 。
ONNX**是一个开放神经网络交换格式，由微软和Facebook于2017年推出 ，旨在促进不同框架间的模型互操作性 。ONNX支持传统机器学习模型和神经网络模型 ，能够转换为不同框架兼容的模型，适用于预测任务。NCNN**是一个高性能神经网络前向计算框架 ，由腾讯优图实验室开发 ，专为手机端优化 。
ONNX是一个开放的机器学习模型标准，旨在实现不同机器学习框架之间的互操作性 。它通过一个通用的计算图IR来定义模型的结构和计算流程 ，使得模型可以在不同的框架和平台上进行转换和部署。ONNX模型的核心组件 ModelProto：承载了模型的元数据和关联的Graph ，是ONNX模型的高级封装 。
ONNX，全称为Open Neural Network Exchange ，是一种跨框架的模型中间表示格式 ，旨在促进深度学习模型在不同训练和推理环境之间的转换与部署 。它定义了标准化的数据协议，增强了模型的互操作性和开放性。
Pytorch网络模型转Onnx格式,多种方法(opencv 、onnxruntime、c++)调用...
PyTorch网络模型转换为ONNX格式后，可以通过OpenCV 、ONNXRuntime和C++进行调用 ，具体方法如下：OpenCV调用ONNX模型：方法：使用OpenCV的cvdnn模块加载并推理ONNX模型 。注意事项：OpenCV对ONNX模型的兼容性可能有限 ，某些操作可能不受支持，导致推理结果与原始PyTorch模型存在差异 。
PyTorch到ONNX转换将PyTorch模型转换为ONNX格式 ，这是模型移植的第一步。 OpenCV调用ONNX尝试使用OpenCV（cvdnn）进行ONNX模型的调用 ，然而，结果显示与Torchvision推理存在差异 ，据推测可能是因为OpenCV的某些功能（如三维池化）不支持ONNX模型。
安装ONNX：通过命令`pip install onnx`进行 。注意 ，ONNXruntime有GPU与CPU版本之分 。确保与PyTorch版本兼容，否则无法利用GPU加速。在PyTorch中将模型转换为ONNX ，仅需一行代码完成 。确保模型处于`eval（）`模式 ，避免BN层参数更新的问题 。
**ONNX简介**：ONNX提供了一种标准格式，使得不同AI框架的模型可以共享和交换 ，促进跨平台部署。 **下载安装onnxruntime和onnx**：onnxruntime是一个用于ONNX模型推理的高性能框架 ，onnx则是模型文件格式 。确保在命令行中安装这两个工具 。
ONNX作为模型部署中的重要中间表示，理解其技术细节有助于解决模型部署过程中的众多问题。在使用torch.onnx.export进行转换时，只需简单调用即可 ，但背后却隐藏着诸多“潜规则” 。本文将详细介绍此函数的原理及使用注意事项 ，同时阐述PyTorch与ONNX算子对应关系，以帮助解决转换过程中可能遇到的算子支持问题 。
ONNX一本通:综述&使用&源码分析(持续更新)
1 、ONNX一本通综述、使用与源码分析：综述： 核心功能：ONNX的核心功能涵盖模型定义 、算子操作 、序列化与反序列化 ，以及模型验证。它旨在提供一个统一的中间表示框架 ，便于不同深度学习框架之间的模型转换和互操作性 。
2、ONNX详解：功能概述 、Python API应用与源码解析ONNX的核心功能集中在模型定义 、算子操作、序列化与反序列化，以及模型验证上 。它主要通过onnx-runtime实现运行时支持 ，包括图优化和平台特定的算子库。模型转换工具如tf 、pytorch和mindspore的FMK工具包负责各自框架模型至ONNX的转换。
3 、ONNX-Runtime作为异构模型运行框架 ，其核心机制是先对原始ONNX模型进行硬件无关的图优化，之后根据支持的硬件选择相应的算子库 ，将模型分解为子模型并发在各个平台执行 。它提供同步模式的计算支持 ，暂不包括异步模式 。
一个案例搞定ONNX、TensorRT推理
1 、一个案例搞定ONNX 、TensorRT推理的答案是：通过手写数字MNIST数据集分类任务，实现从PyTorch模型到ONNX模型 ，再到TensorRT模型的转换及推理全过程。具体步骤如下：数据准备：使用download_mnist.sh脚本下载MNIST手写数字数据集 。
2、ONNX ，一种用于表示深度学习模型的开放标准，支持不同框架间模型转移 。ONNX是机器学习领域的开放文件格式，用于存储训练完毕的模型。微软 、亚马逊 、Facebook和IBM等公司共同开发了ONNX规范及代码 ，以开源形式托管于GitHub 。
3、LaneNet车道线检测在使用ONNX和TensorRT进行推理的过程中 ，主要包括以下步骤：数据准备与标注：准备满足特定格式要求的数据集 。使用labelme等标签工具进行车道线标注，将车道线按照序号标记 ，并生成图片及其对应的json格式标注文件。将生成的图片和json文件分别提取至指定文件夹 。
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希望本篇文章《ONNX（onnx是什么文件）（onnx是什么文件）ONNX》能对你有所帮助！
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