ONNX(Open Neural Network Exchange)支持以下深度学习框架:
- PyTorch
- TensorFlow
- MXNet
- Caffe2
此外,ONNX还支持其他一些框架的模型转换和互操作性,包括但不限于Keras、CNTK和Scikit-learn。通过ONNX,用户可以在不同框架之间共享和转移训练好的模型,从而更方便地部署模型或进行模型融合。
ONNX(Open Neural Network Exchange)支持以下深度学习框架:
此外,ONNX还支持其他一些框架的模型转换和互操作性,包括但不限于Keras、CNTK和Scikit-learn。通过ONNX,用户可以在不同框架之间共享和转移训练好的模型,从而更方便地部署模型或进行模型融合。
ONNX的主要作用是提供一个开放的标准,使得不同深度学习框架之间可以互相转换模型。这样可以加快模型的开发和部署过程,同时也可以促进不同框架之间的合作和交流...
开放标准:ONNX是一个开放的标准,可以跨不同的深度学习框架进行模型转换和部署,使得开发者可以更加方便地在不同的平台上使用同一个模型。 跨平台兼容性:ONNX支...
ONNX(开放神经网络交换)是一种开放标准,旨在使不同深度学习框架之间的模型转换更加简单。它定义了一种通用的模型表示形式,使得框架之间可以更轻松地转换模型...
要在Python中加载和运行ONNX模型,您可以使用ONNX Runtime库。以下是一些简单的步骤来加载和运行ONNX模型: 首先,安装ONNX Runtime库。您可以使用pip来安装ONNX...
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