ONNX 算子·深度排查
30章 · 完整目录
1
ONNX生态全景
01.html
ONNX是什么、为什么需要ONNX、在AI部署中的位置、主流框架支持情况
2
ONNX Runtime核心
02.html
ORT架构解析、Session创建与运行、Execution Provider机制、性能调优参数
3
算子定义规范
03.html
OpSet版本机制、算子注册与查找、输入输出张量类型、属性定义规则
4
数据类型兼容性
04.html
Tensor数据类型映射、float16/bfloat16/int8支持情况、类型提升规则、精度损失分析
5
形状推断与动态形状
05.html
静态形状 vs 动态形状、形状推断规则、动态轴处理、Reshape与Gather的坑
6
控制流算子
06.html
If、Loop、Scan算子详解、循环展开策略、TensorFlow控制流转换、PyTorch动态图导出
7
张量操作算子
07.html
Reshape/Transpose/Concat/Split/Gather/Slice/Expand/Tile/Flatten/Unsqueeze/Squeeze
8
数学运算算子
08.html
Add/Sub/Mul/Div/MatMul/Gemm/Softmax/LogSoftmax/ReduceMean/ReduceSum
9
激活函数算子
09.html
Relu/Sigmoid/Tanh/LeakyRelu/PRelu/Elu/Gelu/Selu/Clip/HardSigmoid
10
归一化算子
10.html
BatchNormalization/LayerNormalization/InstanceNormalization/GroupNormalization
11
卷积与池化算子
11.html
Conv/ConvTranspose/MaxPool/AveragePool/GlobalMaxPool/GlobalAveragePool
12
循环神经网络算子
12.html
RNN/GRU/LSTM/SimpleRNN/BidirectionalRNN、序列长度处理、初始状态传递
13
注意力机制算子
13.html
MultiHeadAttention/Attention/CrossAttention、Mask处理、KV Cache导出
14
图像预处理算子
14.html
Resize/Crop/ColorConvert/Normalize/ImageDecoder、预处理与模型融合
15
自定义算子开发
15.html
CustomOp原理、注册流程、C++实现、Python封装、性能优化技巧
16
算子兼容性检查工具
16.html
onnxruntime的shape_inference、onnx.checker、onnxruntime.transformers
17
PyTorch导出ONNX
17.html
torch.onnx.export参数详解、dynamic_axes、opset_version、export_modules_as_functions
18
TensorFlow导出ONNX
18.html
tf2onnx工具、Keras模型转换、SavedModel转换、控制流处理
19
PaddlePaddle导出ONNX
19.html
paddle2onnx工具、动转静导出、自定义算子映射、精度对齐
20
ONNX模型优化
20.html
常量折叠、算子融合、冗余消除、量化感知训练、INT8量化
21
ONNX模型验证
21.html
数值精度对比、输出形状验证、性能基准测试、回归测试框架
22
ONNX模型调试
22.html
中间层输出提取、断点调试、可视化工具Netron、日志分析
23
ONNX模型转换常见错误
23.html
UnsupportedOperator、TypeError、ShapeMismatch、AttributeError
24
ONNX模型部署实战
24.html
CPU部署优化、GPU部署优化、TensorRT集成、OpenVINO集成
25
ONNX模型安全
25.html
模型加密、模型签名、防篡改、隐私保护、合规性检查
26
ONNX模型版本管理
26.html
OpSet版本演进、向后兼容性、版本迁移策略、多版本共存
27
ONNX模型跨平台部署
27.html
Windows/Linux/Android/iOS/WebAssembly部署要点
28
ONNX模型性能分析
28.html
Profiling工具、算子耗时分析、内存分析、IO瓶颈定位
29
ONNX模型大规模部署
29.html
模型分片、分布式推理、负载均衡、弹性伸缩
30
ONNX未来趋势
30.html
ONNX 2.0展望、与MLIR融合、动态shape原生支持、社区生态发展