optimizer

一个通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化的C++库

ONNX提供了一个C++库，通过预包装的优化通道对ONNX模型进行优化。主要目标是促进各ONNX后端实现共享工作，并支持多种直接在ONNX图上实现的优化。用户可以通过简单的函数调用使用这些通道，或添加新的优化通道。安装方式包括通过PyPI或从源代码构建。

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介绍相关项目

onnx-simplifier - 简化ONNX模型的工具

GithubONNX SimplifierPyPIconstant folding开源项目模型简化深度学习

ONNX Simplifier通过推理整个计算图，将冗余操作替换为常量输出，从而简化ONNX模型。用户可通过Web版本无需安装地使用该工具，或通过pip命令安装Python版本进行本地使用。该工具适用于多种项目，如MXNet、MMDetection、YOLOv5等，显著提升模型效率和可读性。

onnx-tool - 专注于深度学习和自然语言处理的ONNX模型管理工具

Githubonnx-tool内存压缩开源项目形状推理模型压缩模型概要分析

ONNX-tool是一款强大的工具，支持ONNX模型的解析和编辑、推断和压缩。适用于自然语言处理和计算机视觉模型，提供模型构建、形状推断、激活压缩、权重压缩及计算图优化，以提升推理性能和存储效率。

optimum - 提升模型在不同硬件上的训练和运行效率的一系列优化工具

GithubHugging Face OptimumONNX RuntimeOpenVINOTransformer开源项目训练模型

Optimum扩展了Transformers和Diffusers，提供了一系列优化工具，提升模型在不同硬件上的训练和运行效率。支持的硬件平台包括ONNX Runtime、Intel Neural Compressor、OpenVINO、NVIDIA TensorRT-LLM、AMD Instinct GPUs、AWS Trainium & Inferentia、Habana Gaudi处理器和FuriosaAI。Optimum支持多种优化技术，如图优化、动态量化、静态量化和量化感知训练，配有详尽的文档和示例代码，帮助用户导出和运行优化后的模型。

opytimizer - 基于自然启发的Python优化库简化元启发式算法开发

GithubOpytimizerPython优化器元启发式优化开源项目搜索空间自然启发算法

Opytimizer是一个基于自然启发的Python优化库,实现了多种元启发式算法。它允许用户创建自定义优化器、设计优化任务并组合不同策略。该库专注于最小化问题,提供丰富示例和主流机器学习框架集成。Opytimizer可简化计算实验和参数调优,适合优化算法研究和应用开发。

model-optimization - TensorFlow 模型优化工具包, 支持量化和稀疏化

GithubKerasTensorFlow Model Optimization Toolkit剪枝开源项目机器学习模型量化

TensorFlow Model Optimization Toolkit 提供稳定的 Python API，帮助用户通过量化和稀疏化技术优化机器学习模型，包括针对 Keras 的专用 API。该工具包还提供详细的安装指南、教程和 API 文档，显著提升模型在部署和执行时的性能。该项目由 TensorFlow 团队维护，并遵循其行为准则，开发者可以通过 GitHub 提交问题和贡献代码。

onnx-modifier - 高效可视化编辑ONNX模型，自动处理减少重复工作

APIGithubONNX模型onnx-modifier可视化开源项目编辑工具

基于Netron和Flask的工具，提供完全可视化的ONNX模型编辑界面，通过Python ONNX API自动处理编辑信息。支持删除和添加节点、重命名节点和模型输入输出、编辑节点属性和模型初始值等多种操作，有效提升工作效率。该工具可通过命令行、可执行文件或Docker容器启动，适用于各种开发环境。

onnx2c - 为微控制器优化的神经网络部署工具

C编译器GithubONNXonnx2c开源项目微控制器神经网络

onnx2c是一款ONNX到C的编译工具，专门针对微控制器环境进行优化。它将ONNX文件转换为单一C文件，生成的代码不使用动态内存分配，仅需标准C数学库支持。该工具设计简单易用，无需学习曲线，方便开发者将训练好的神经网络快速集成到微控制器项目中。onnx2c提供多种优化功能，包括张量联合、Cast节点移除和实验性量化，有效提升代码性能和内存利用率。

onnx2torch - ONNX模型转换至PyTorch的转换器

GithubONNXPyTorchonnx2torch安装开源项目转换器

onnx2torch转换器使从ONNX到PyTorch的模型转换变得简单，从而简化深度学习工作流。通过简单函数调用即可完成转换，并支持自定义层扩展，且支持模型返回ONNX格式。适用于分割、检测、分类和变压器模型。尽管当前支持的模型和操作有限，用户可以通过GitHub反馈需求，以协助开发团队改进。支持通过pip或conda快速安装，并提供详细的使用示例和扩展教程。

onnxruntime - 跨平台的机器学习模型推理与训练加速工具

GithubONNX Runtime开源项目机器学习模型训练深度学习硬件加速

ONNX Runtime是一款跨平台的机器学习推理和训练加速工具，兼容PyTorch、TensorFlow/Keras、scikit-learn等深度学习框架及传统机器学习库。它支持多种硬件和操作系统，通过硬件加速和图优化实现最佳性能，显著提升模型推理和训练速度，尤其在多节点NVIDIA GPU上的Transformer模型训练中表现出色。

onnx - 一个为 AI 开发人员提供支持的开放生态系统

AI模型GithubONNX开源项目推理机器学习深度学习

ONNX是一个开放生态系统，提供AI模型的开源格式，支持深度学习和传统机器学习。通过定义可扩展的计算图模型和内置操作符及标准数据类型，ONNX增强了不同框架间的互操作性，加速了从研究到生产的转化。ONNX广泛支持各种工具和硬件，助力AI社区快速创新。了解ONNX的文档、教程和预训练模型，加入社区，共同推动ONNX的发展。

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