文件名称：tutorials:创建和使用ONNX模型的教程
文件大小：32.96MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-19 15:19:35
JupyterNotebook
教程 是一种开放标准格式，用于表示机器学习模型。 ONNX得到了许多支持，已在许多框架和工具中实现了该功能。 这些图像可方便您开始使用ONNX和本页上的教程 获取ONNX模型 预先训练的模型： 针对常见情况提供了许多预先训练的。 服务：基于云的服务会为您的数据生成自定义的ONNX模型（请参见下文） 转换各种框架中的模型（请参见下文） 服务 以下是可以输出为您的数据定制的ONNX模型的服务列表。 转换为ONNX格式 框架/工具 安装 教程 和onnx / onnxmltools 例子 Caffe2 caffe2软件包的一部分 例子 链条机 链接器 例子 认知工具包（CNTK） 内建的 例子 CoreML（苹果） onnx / onnxmltools 例子 凯拉斯 onnx / keras-onnx 例子 LibSVM onnx / onnxmltools 例子 轻型GB
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tutorials-master
----.gitignore(106B)
----LICENSE(11KB)
----.github()
--------ISSUE_TEMPLATE()
----examples()
--------CoreML()
----README.md(13KB)
----tutorials()
--------output()
--------VersionConversion.md(1KB)
--------CntkOnnxExport.ipynb(4KB)
--------CorrectnessVerificationAndPerformanceComparison.ipynb(12KB)
--------assets()
--------ExportModelFromPyTorchForWinML.md(2KB)
--------OnnxTensorflowImport.ipynb(737KB)
--------PytorchOnnxExport.ipynb(9KB)
--------Caffe2OnnxExport.ipynb(3KB)
--------ChainerOnnxExport.ipynb(11KB)
--------PytorchCaffe2MobileSqueezeNet.ipynb(12KB)
--------OnnxCaffe2Import.ipynb(2KB)
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--------MXNetONNXExport.ipynb(7KB)
--------OnnxMenohHaskellImport.ipynb(187KB)
--------VisualizingAModel.md(8KB)
--------PytorchAddExportSupport.md(8KB)
--------PytorchCaffe2SuperResolution.ipynb(23KB)
--------TensorflowToOnnx-1.ipynb(7KB)
--------PytorchTensorflowMnist.ipynb(12KB)
--------OnnxRuntimeServerSSDModel.ipynb(1.84MB)
--------OnnxTensorflowExport.ipynb(7KB)
--------OnnxMxnetImport.ipynb(736KB)
--------ONNXMXNetServer.ipynb(6KB)
----pytorch_caffe2_docker.md(489B)
----PyTorchCustomOperator()
--------README.md(12KB)
--------ort_custom_op()
--------pytorch_custom_op()