一图看懂ONNX模型格式

发布网友发布时间：2024-10-03 18:08

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热心网友时间：2024-10-22 01:37

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。尽管许多人将其视为单一的模型转换工具，但深入了解ONNX的结构和内部工作原理至关重要，以避免在实际应用中的兼容性问题。

ONNX的核心是onnx.proto文件，其中包含了ModelProto、GraphProto、NodeProto、ValueInfoProto和TensorProto等关键对象。ModelProto封装了版本信息和模型结构，GraphProto则详细描述了计算图，包括输入（包含权重）、输出和计算节点。每个NodeProto都有输入和输出数组，通过这些关系构建模型的拓扑结构。值得注意的是，初始化权重通常作为Initializer中的TensorProto存储，同时在input数组中也有对应的输入节点，表示权重赋值的过程。

计算节点的属性，如Conv层的group、pad和strides等，通过AttributeProto数组来定义，这些详细信息可在github.com/onnx/onnx/bl...找到。尽管这部分内容可以参考图片进行理解和学习，但理解这些结构对于正确使用ONNX进行模型转换至关重要。

想要进一步掌握Pytorch导出ONNX模型的细节，可以参考后续的源码解析或相关学习资源，如BBuf的ONNX学习笔记。