ONNX 全流程实战

📚 30章 · 嵌入式部署 v2.0
ONNX是什么 为什么需要ONNX 生态与工具链概览
Python虚拟环境 ONNX Runtime安装 opset版本选择
torch.onnx.export参数 动态轴与静态轴
tf2onnx工具 Keras模型转换实战
onnx.proto解读 Node与Graph概念 Netron可视化
Conv/Relu/Gemm IR版本对应关系
onnxruntime推理 输出精度对比 shape一致性
onnx-simplifier 常量折叠 冗余节点消除
对称/非对称量化 scale/zero_point
INT8量化 校准数据集
动态范围量化原理 与静态量化对比
模拟量化原理 PyTorch QAT流程 导出量化ONNX
结构化剪枝 非结构化剪枝 TensorRT稀疏化
Conv+BN融合 Conv+Relu融合 Gelu融合
常量折叠 死节点消除 子图重写/内存优化
Jetson系列 Rockchip RK3588 算能BM1684
aarch64交叉编译链 ONNX Runtime交叉编译 依赖库管理
C++ API调用 Session配置 内存管理
trtexec工具 动态shape配置 FP16/INT8引擎
RKNN Toolkit安装 ONNX转RKNN NPU推理调用
BMNNSDK2安装 ONNX转bmodel 多核并行推理
图像预处理加速 letterbox填充 BGR/RGB转换
生产者-消费者模型 线程池设计 流水线并行
内存池设计 显存复用 DMA传输优化
ONNX模型加密 运行时解密 License控制
onnxruntime profiling 耗时分析 瓶颈定位
逐层输出对比 余弦相似度 误差溯源
模型A→B流水线 共享内存通信 同步机制
模型热更新 版本管理 回滚策略
PyTorch训练→Jetson Orin部署 全流程复盘
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