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本课程属于：026-ONNX模型转换与边缘推理兼容性 嵌入式边缘AI与TinyML · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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2. ONNX导出参数解析：opset、dynamic axes与输入输出命名

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 核心概念 · 整体框架
课程导入学习目标
02
ONNX基础
ONNX格式简介 · 模型文件结构 · 导出流程概览
ONNX格式简介
03
torch.onnx.export核心参数
model · args · f
torch.onnx.e…核心参数
04
opset版本概念
什么是opset · 算子集版本与ONNX版本的关系
opset版本概念
05
opset选择策略
如何根据模型算子兼容性选择合适的op…
opset选择策略
06
opset实战
不同opset导出同一模型的效果对比…
opset不同
07
dynamic axes概念
静态形状与动态形状的区别 · 动态轴的应用场景
dynamicaxes
08
dynamic axes参数详解
字典结构 · 轴名称定义 · 动态维度指定方法
dynamicaxes
09
dynamic axes实战
导出支持可变batch size的模…
dynamicaxes
10
dynamic axes实战
导出支持可变序列长度的NLP模型
dynamicaxes
11
dynamic axes实战
导出支持可变分辨率图像的CV模型
dynamicaxes
12
输入输出命名
为什么需要自定义输入输出名称 · 命名规则与注意事项
输入输出命名为什么需要自定义…
13
输入输出命名实战
通过input_names和outp…
输入输出命名实战input
14
输入输出命名与动态轴结合
在动态轴定义中正确使用名称
输入输出命名动态轴结合
15
导出参数综合配置
opset · dynamic axes · 命名三者协同设置
导出参数综合配置opset
16
ONNX模型验证
使用onnx.checker和onn…
ONNX模型验证
17
常见错误与解决
opset不兼容 · 动态轴定义错误 · 命名冲突等问题
常见错误解决
18
ONNX Runtime推理测试
加载导出模型进行推理并对比结果
ONNXRuntime
19
ONNX模型优化
使用onnx-simplifier简… · 处理冗余算子
ONNX模型优化
20
ONNX模型可视化
使用Netron查看模型结构 · 验证输入输出信息
ONNX模型可视化
21
案例实战
导出ResNet图像分类模型（固定形…
案例实战ResNet
22
案例实战
导出YOLO目标检测模型（动态bat…
案例实战YOLO
23
案例实战
导出BERT文本分类模型（动态序列长…
案例实战BERT
24
案例实战
导出LSTM时序模型（动态时间步）
案例实战LSTM
25
案例实战
导出多输入多输出模型（如问答系统）
案例实战导出多输入多输出…
26
高级技巧
自定义算子导出 · 处理不支持的操作
高级技巧自定义算子导出
27
高级技巧
使用onnx-tensorflow导…
高级技巧onnx-tensorf…
28
性能调优
动态轴对推理性能的影响 · 如何权衡灵活性与效率
性能调优动态轴对推理性能…
29
部署集成
ONNX模型在ONNX Runtim… · TensorRT · OpenVINO中的部署要点
部署集成ONNX
30
课程总结
核心要点回顾 · 常见陷阱总结 · 学习路径建议
课程总结核心要点回顾