ONNX（开放神经网络交换）格式标准简介

ONNX（开放神经网络交换）概念
ONNX是一种开放的、用于表示深度学习模型的格式标准。它定义了一种通用的、与框架和硬件无关的文件格式，使得在不同框架中训练的模型能够在一个统一的中间表示上交换和使用。

您可以这样理解：
就像.pdf用于文档：无论你用Word、Pages还是LaTeX编写文档，都可以导出为PDF。任何装有Adobe Reader的设备都能打开和查看它，与创建它的原始软件无关。
ONNX就是AI世界的.pdf：无论你用PyTorch、TensorFlow还是PaddlePaddle训练模型，都可以转换为ONNX格式。任何支持ONNX的推理引擎（Runtime）都能加载并运行它，与训练它的原始框架无关。

为什么ONNX对嵌入式开发至关重要？
作为嵌入式程序员，ONNX对您而言的核心价值在于它解决了部署中的最大痛点：碎片化。
框架碎片化：
问题：AI研究员喜欢用PyTorch（因其灵活、调试方便），而嵌入式部署环境可能更偏好TensorFlow Lite（对移动/嵌入式设备友好）或需要供应商特定的引擎（如NVIDIA的TensorRT、Intel的OpenVINO）。直接跨框架部署极其困难。
ONNX解决方案：ONNX充当了通用桥梁。您只需关心如何将训练框架（PyTorch/TF）的模型转换为ONNX这一个标准格式。之后，这个.onnx文件可以被各种推理引擎消费。
硬件碎片化：
问题：您的产品可能使用不同品牌的芯片（NVIDIA Jetson, Intel Movidius, ARM Ethos NPU, 高通骁龙等）。每家芯片厂商都提供自己性能最优化的推理库，但这些库支持的原始格式各不相同。
ONNX解决方案：主流硬件厂商的推理引擎都优先支持ONNX格式。通过ONNX，您可以获得一个一致的、跨平台的部署接口。同一份ONNX模型，可以相对轻松地部署到不同硬件上，并利用各家硬件的加速能力。
工具链标准化：
ONNX使得模型优化、量化、剪枝等后续操作可以在一个统一的中间表示上进行，而不需要依赖原始训练框架。

总结：
对于嵌入式AI工程师，ONNX是模型部署流水线上的一个关键中转站和标准化工具。掌握它，意味着您能将来自不同训练环境的模型，高效、可靠地部署到各种各样的硬件目标上，极大地提升了工作的灵活性和效率。