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定义与背景
ONNX是一种用于表示机器学习模型的开放标准文件格式，由微软、Facebook等公司联合推出。它定义了一套独立于环境和平台的标准格式，旨在增强各种机器学习模型的可交互性。
ONNX文件不仅存储了神经网络模型的权重，还存储了模型的结构信息、网络中各层的输入输出等关键信息。
2. 主要功能
模型表示：ONNX为各种机器学习框架提供了一种统一的模型表示方法，使得不同框架之间的模型可以相互转换和交互。
模型存储：ONNX提供了一种标准化的方式来存储训练好的模型，便于模型的共享和复用。
模型推理：支持在不同平台（如Windows、Linux、Mac、Android、iOS等）上进行模型推理，同时支持GPU和CPU加速。
3. 应用场景
模型训练与推理的解耦：允许开发者在不同的训练框架中训练模型，并将训练好的模型转换为ONNX格式，然后在不同的推理框架中进行部署。
跨平台部署：由于ONNX的跨平台特性，使得训练好的模型可以轻松地部署到各种设备上，实现模型的广泛应用。
ONNX Simplifier（ONNXsim）
1. 定义与背景
ONNXsim是一个用于优化ONNX模型的工具，它通过对ONNX模型进行简化，减少模型中的冗余和不必要的计算，从而提升模型的推理速度和效率。
ONNXsim是一个社区项目，以开放源代码的方式托管在GitHub上，并得到了广泛的关注和使用。
2. 主要功能
模型简化：ONNXsim能够识别和消除ONNX模型中的冗余节点和参数，简化模型结构，减小模型大小。
优化常量：通过常量折叠等优化技术，将模型中的常量表达式合并到模型中，减少计算量。
节点压缩：对模型中的节点进行压缩处理，降低模型的存储和计算需求。
