---
title: "開放神經網路交換（ONNX）"
slug: onnx
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/onnx
updated_at: 2026-04-29
tags: [機器學習, 深度學習, 模型部署, 神經網路, AI應用, MLOps]
ipas_term: false
---

# 開放神經網路交換（ONNX）

> **你訓練好的模型，會不會到了別的框架或裝置就搬不動？**
>
> 你可以把 開放神經網路交換 想成 把模型包成跨框架可搬運的格式。
>
> 訓練和部署常常不是同一個環境，把模型包成通用格式，才好跨框架部署 這件事就特別重要。
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆
> **開放神經網路交換 vs 特定框架模型（如 TensorFlow 模型）**
>
> 特定框架模型像只會說一種方言的人，只能在自家地盤交流；ONNX 像會說英文的人，走到哪都能溝通，讓模型部署更有彈性。
>
> 最關鍵的區別：一個是模型交換格式，一個是訓練框架本體。
>
>
> **開放神經網路交換 vs 原生框架模型**
>
> ONNX 是通用交換格式，原生框架模型通常只能在自己的生態裡跑得最順
>
> 最關鍵的區別：格式是不是能跨框架、跨 runtime。

### 記住這句就好
> 把模型包成通用格式，才好跨框架部署

### 實際案例
> **案例 1：PyTorch 訓練完，轉成 ONNX 再丟到邊緣裝置推論**
>
> 這種情況下，開放神經網路交換 會幫你把原本手工或靠直覺的步驟變得更穩。
>
>
> **案例 2：同一個模型要在 CPU、GPU 和不同 runtime 間切換**
>
> 另一個常見場景也能看出 開放神經網路交換 的價值，因為它處理的是同一種核心問題。

### 算法與應用
> 核心意思就是：把模型包成通用格式，才好跨框架部署。
>
> 重點是把計算圖和權重保存成通用表示，再交給不同 runtime 執行
>
> 部署時常會再配合量化、剪枝或硬體加速

### 情境判斷
> **Q1（直覺題）：** PyTorch 訓練完，轉成 ONNX 再丟到邊緣裝置推論 這種情況，會先想到 開放神經網路交換 嗎？
>
> → 會，因為它正好在處理這件事的核心問題，只是還要看資料乾不乾淨、流程穩不穩。
>
>
> **Q2（判斷題）：** 同一個模型要在 CPU、GPU 和邊緣裝置間切換，還合適嗎？
>
> → 看情況，ONNX 就常是這種跨平台部署的中介層

### 常見問題
> **Q：為什麼要使用 ONNX？它解決了什麼問題？**
> 使用 ONNX 的主要目的是解決不同機器學習框架之間的互操作性問題。
> 在沒有 ONNX 的情況下，如果想將在 TensorFlow 中訓練的模型部署到 PyTorch 環境中，或者利用 TensorRT 等硬體加速器進行加速，需要進行繁瑣的模型轉換和優化。
> ONNX 提供了一種通用的模型表示格式，使得模型可以在不同框架和硬體平台之間無縫遷移，簡化了模型部署流程，提高了開發效率。
>
> **Q：ONNX Runtime 是什麼？它與 ONNX 有什麼關係？**
> ONNX Runtime 是一個跨平台的推論引擎，用於高效地執行 ONNX 模型。
> ONNX 定義了模型的表示格式，而 ONNX Runtime 則負責解析和執行這些模型。
> 可以將 ONNX 視為模型的“藍圖”，而 ONNX Runtime 則是“施工隊”，負責根據藍圖建造模型。
> ONNX Runtime 支持多種硬體平台，包括 CPU、GPU 和加速器，可以根據不同的硬體環境進行優化，提供高性能的推論服務。
>
> **Q：如何將 TensorFlow 或 PyTorch 模型轉換為 ONNX 格式？**
> TensorFlow 和 PyTorch 都提供了 ONNX 導出器，可以將模型轉換為 ONNX 格式。
> 對於 TensorFlow，可以使用 `tf.saved_model.load` 加載模型，然後使用 `tf.compat.v1.graph_util.convert_variables_to_constants` 將變量轉換為常量，最後使用 `tf.graph_util.extract_sub_graph` 提取子圖，並使用 `tf.io.write_graph` 將圖寫入 ONNX 文件。
> 對於 PyTorch，可以使用 `torch.onnx.export` 函數將模型導出為 ONNX 格式。
> 需要注意的是，在導出 ONNX 模型時，需要指定模型的輸入形狀和數據類型。

### 相關術語
> - **模型部署**：看完這個再讀它，會更容易把概念串起來
> - **推論**：看完這個再讀它，會更容易把概念串起來
> - **模型服務化**：看完這個再讀它，會更容易把概念串起來
> - **圖形處理器**：看完這個再讀它，會更容易把概念串起來
> - **張量處理單元**：看完這個再讀它，會更容易把概念串起來

---

來源：https://aiterms.tw/terms/onnx
快查頁：https://aiterms.tw/terms/onnx
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-onnx