1. 主流深度学习框架发展历程
2. 机器学习模型格式
什么是机器学习模型？
机器学习模型是一个文件，在经过训练后可以识别特定类型的模式。
ONNX (.onnx, .pb, .pbtxt), Keras (.h5, .keras), Core ML (.mlmodel), Caffe (.caffemodel, .prototxt), Caffe2 (predict_net.pb), Darknet (.cfg), MXNet (.model, -symbol.json), Barracuda (.nn), ncnn (.param), Tengine (.tmfile), TNN (.tnnproto), UFF (.uff) and TensorFlow Lite (.tflite).
TorchScript (.pt, .pth), PyTorch (.pt, .pth), Torch (.t7), Arm NN (.armnn), BigDL (.bigdl, .model), Chainer (.npz, .h5), CNTK (.model, .cntk), Deeplearning4j (.zip), MediaPipe (.pbtxt), ML.NET (.zip), MNN (.mnn), PaddlePaddle (.zip, model), OpenVINO (.xml), scikit-learn (.pkl), TensorFlow.js (model.json, .pb) and TensorFlow (.pb, .meta, .pbtxt, .ckpt, .index).
ONNX
ONNX(Open Neural Network Exchange) is an open format built to represent machine learning models.
开放神经网络交换 (ONNX) 格式
ONNX定义了一组通用的操作符（机器学习和深度学习模型的构建块）和一种通用的文件格式，使AI开发人员能够使用各种框架、工具、运行时和编译器的模型。
