兼容性问题：ONNX规范不断更新和变化，可能会导致版本之间的不兼容性问题。
性能问题：转换模型为ONNX格式可能导致性能损失，需要对模型进行优化和调整。
精度问题：ONNX转换可能会影响模型的精度，需要进行验证和调整以确保正确性。
不支持的操作：一些复杂的操作可能无法被ONNX支持，需要额外的处理和转换。
缺乏工具和支持：ONNX生态系统相对较新，可能缺乏完善的工具和支持。
部署和集成问题：将ONNX模型部署到不同的平台和环境中可能会遇到困难，需要额外的工作和调整。
