ONNX（Open Neural Network Exchange）是一個開源項目，旨在提供一個統一的格式來存儲和交換不同深度學習框架之間的模型。它允許用戶將訓練好的模型轉換為ONNX格式，這樣可以在不同的深度學習框架和設備上進行推理。ONNX模型檔案包含模型的結構和權重信息，但不包含硬體特定的信息。
ONNX的主要特點和優勢包括：
跨框架兼容性：支持PyTorch、TensorFlow等多種深度學習框架的訓練模型轉換為ONNX格式，並能在其他支持ONNX的框架上運行。
存儲格式：使用Protobuf序列化數據結構來存儲模型信息，提供高效的數據存儲和交換機制。
廣泛的支持：ONNX得到了包括微軟、Facebook在內的多家科技公司的支持，已經成為深度學習模型交換的標準。
靈活性：支持多種深度學習操作和網路架構，使得模型轉換過程更加方便和高效。
ONNX模型檔案的結構主要包括：
模型結構：定義了計算圖的結構，包括節點（Nodes）和圖（Graph）。
權重參數：存儲了模型的權重參數，用於模型的推理過程。
輸入輸出信息：定義了模型的輸入和輸出信息，幫助理解模型的使用方式。
ONNX的使用場景包括但不限於：
模型轉換：將訓練好的模型從一種深度學習框架轉換為另一種框架，以便在不同平台上使用。
模型部署：將ONNX模型部署在各種設備和平台上，如行動裝置、伺服器等。
模型分析和最佳化：通過分析ONNX模型的結構和性能，為模型的最佳化提供依據。
總之，ONNX提供了一個標準化的格式，使得深度學習模型的轉換、部署和分析變得更加容易和高效。