ONNXRuntime是一个高性能的推理引擎，支持多种深度学习模型格式，主要包括ONNX格式。以下是关于ONNXRuntime支持模型格式的详细信息：
ONNXRuntime支持的模型格式
- ONNX格式：这是ONNXRuntime原生支持的模型格式，用于表示深度学习模型，便于在不同的深度学习框架之间转换和部署模型。
- TensorFlow格式：ONNXRuntime也支持TensorFlow格式的模型，尽管不是原生支持，但可以通过转换工具转换为ONNX格式后进行推理。
- PyTorch格式：与TensorFlow类似，PyTorch格式的模型也可以通过转换工具转换为ONNX格式，然后使用ONNXRuntime进行推理。
ONNXRuntime支持的模型类型示例
- 图像分类模型：例如，ResNet、VGG、MobileNet等。
- 对象检测模型：如YOLO、Faster R-CNN、SSD等。
- 语音识别模型：如DeepSpeech、Wave2Vec等。
- 自然语言处理模型：如BERT、GPT、Transformer等。
模型转换工具和方法
- 从预训练模型转换：可以使用PyTorch的
torch.onnx.export函数将模型导出为ONNX格式。
- 手动创建ONNX模型：使用ONNX的Python API手动构建并保存自定义模型。
ONNXRuntime通过支持多种模型格式和类型，以及提供模型转换工具，为深度学习模型的部署和推理提供了灵活和高效的解决方案。
