ONNXRuntime是一個高性能的推理引擎，支持多種深度學習模型格式，主要包括ONNX格式。以下是關于ONNXRuntime支持模型格式的詳細信息：
ONNXRuntime支持的模型格式
- ONNX格式：這是ONNXRuntime原生支持的模型格式，用于表示深度學習模型，便于在不同的深度學習框架之間轉換和部署模型。
- TensorFlow格式：ONNXRuntime也支持TensorFlow格式的模型，盡管不是原生支持，但可以通過轉換工具轉換為ONNX格式后進行推理。
- PyTorch格式：與TensorFlow類似，PyTorch格式的模型也可以通過轉換工具轉換為ONNX格式，然后使用ONNXRuntime進行推理。
ONNXRuntime支持的模型類型示例
- 圖像分類模型：例如，ResNet、VGG、MobileNet等。
- 對象檢測模型：如YOLO、Faster R-CNN、SSD等。
- 語音識別模型：如DeepSpeech、Wave2Vec等。
- 自然語言處理模型：如BERT、GPT、Transformer等。
模型轉換工具和方法
- 從預訓練模型轉換：可以使用PyTorch的
torch.onnx.export函數將模型導出為ONNX格式。
- 手動創建ONNX模型：使用ONNX的Python API手動構建并保存自定義模型。
ONNXRuntime通過支持多種模型格式和類型，以及提供模型轉換工具，為深度學習模型的部署和推理提供了靈活和高效的解決方案。
