ONNX - 蜜蜂导航

ONNX（Open Neural Network Exchange，开放神经网络交换） 是一套开放、跨框架、跨硬件的深度学习模型标准格式（.onnx 文件），核心是做模型的 “通用中间表示”，解决不同训练框架、推理引擎、硬件平台之间的兼容性问题。

一、一句话定位

AI 模型的 “通用 PDF”：不管用 PyTorch、TensorFlow 还是 MXNet 训练，都能导出成 .onnx；再导入到 ONNX Runtime、TensorRT、OpenVINO 等推理引擎，在 CPU/GPU/NPU/ 边缘设备上跑，实现一次训练、多端部署。

二、核心作用

跨框架互通：打破 PyTorch ↔ TensorFlow 等框架壁垒，模型可互相转换、复用。
跨硬件部署：一份 .onnx 模型，适配 CPU、GPU、FPGA、移动端、边缘芯片等。
简化推理优化：推理引擎（如 ONNX Runtime）可对 ONNX 模型做量化、剪枝、图优化，提升速度。

三、核心结构（极简）

计算图（DAG）：用节点（算子，如 Conv、ReLU）+ 边（张量 / 数据）描述模型流程。
权重参数：模型的所有参数存在 .onnx 文件里。
算子规范：统一不同框架的底层运算定义，保证转换后行为一致。

四、典型流程

训练：PyTorch/TensorFlow 训练模型。
导出：torch.onnx.export() / tf2onnx 转成 .onnx。
推理：用 ONNX Runtime / TensorRT / OpenVINO 加载 .onnx，在目标硬件上跑。

五、一句话总结

ONNX 是 AI 模型的 “翻译官 + 适配器”，让模型在不同框架、不同硬件间自由流转、高效运行。

六、代码演示

最精简、能直接跑的 ONNX 完整流程：
PyTorch 模型 → 导出 ONNX → 用 ONNX Runtime 推理，复制就能用。

1. 安装

pip install torch onnx onnxruntime

2. 核心示例：训练 → 导出 ONNX → 推理

import torch
import torch.nn as nn
import onnx
import onnxruntime as ort
import numpy as np

# ======================
# 1. 定义一个简单 PyTorch 模型
# ======================
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.fc = nn.Linear(3, 1)

    def forward(self, x):
        return self.fc(x)

model = Net()
model.eval()  # 推理模式

# 构造一个输入
dummy_input = torch.randn(1, 3)

# ======================
# 2. 导出为 ONNX 模型
# ======================
torch.onnx.export(
    model,
    dummy_input,
    "model.onnx",       # 输出文件名
    opset_version=17,   # 版本
    input_names=["input"],
    output_names=["output"]
)

# 检查 ONNX 模型是否合法
onnx_model = onnx.load("model.onnx")
onnx.checker.check_model(onnx_model)
print("✅ ONNX 模型导出并验证成功")

# ======================
# 3. 用 ONNX Runtime 推理
# ======================
ort_sess = ort.InferenceSession("model.onnx")

# 构造输入
input_np = np.random.randn(1, 3).astype(np.float32)

# 运行
outputs = ort_sess.run(
    ["output"],
    {"input": input_np}
)

print("ONNX Runtime 输出：", outputs[0])

3. 真实场景：ResNet 导出 ONNX（常用）

import torch
import torchvision.models as models

model = models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

dummy = torch.randn(1, 3, 224, 224)

torch.onnx.export(
    model, dummy, "resnet18.onnx",
    input_names=["image"],
    output_names=["logits"],
    opset_version=17
)

4. 你只要记住 3 句

ONNX = 通用模型格式，跨框架、跨硬件、跨语言
导出：torch.onnx.export(...)
推理：onnxruntime.InferenceSession

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