集成电路学习：什么是ONNX开放神经网络交换

ONNX：开放神经网络交换

       ONNX，全称为Open Neural Network Exchange，是一种用于表示机器学习模型的开放标准文件格式。以下是对ONNX的详细解析：

一、ONNX的概述

       ONNX由微软和Facebook（现Meta）于2017年推出，旨在提供一种与环境和平台均无关的标准格式，以增强各种AI模型的可交互性。它使得不同的机器学习框架（如PyTorch、TensorFlow、Caffe等）可以采用相同格式存储模型数据并可交互。ONNX通过定义一个可扩展的计算图模型、标准数据类型和内置运算符，为AI模型的互操作性提供了基础。

二、ONNX的主要特点

1、跨框架兼容性：

ONNX使得研究人员可以自由地在一个框架中训练模型，并在另一个框架中做推理（inference）。无论使用何种框架训练的模型，在训练完毕后都可以转换为ONNX格式进行存储和交互。

2、标准化数据结构：

ONNX定义了一组标准的数据结构，包括张量（tensors）、序列（sequences）和映射（maps），以及内置运算符，这些运算符负责将ONNX中的运算符类型映射到所需的框架。

3、高性能推理：

ONNX模型可以在支持ONNX的推理引擎（如ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO等）中运行，这些引擎针对特定硬件进行了优化，能够提供高性能的推理。