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ONNX算子兼容表阅读与替代算子设计教程

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 适用人群 · 课程整体框架与学习路径
课程导入学习目标
02
ONNX基础
ONNX格式 · 模型结构 · 算子概念
ONNX格式
03
算子兼容表概览
兼容表的结构 · 字段含义 · 版本矩阵
算子兼容表概览兼容表的结构
04
算子兼容性分类
完全兼容 · 部分兼容 · 不兼容
算子兼容性分类完全兼容
05
算子属性与输入输出
属性 · 输入 · 输出的类型约束
算子属性输入输出
06
算子版本演进
版本变更历史 · 新增算子 · 废弃算子
算子版本演进版本变更历史
07
兼容表阅读实战
以Conv · MatMul · Reshape等常用算子为例
兼容表阅读实战Conv
08
算子缺失场景分析
常见缺失原因（版本过低 · 后端不支持 · 自定义算子）与排查方法
算子缺失场景分析常见缺失原因
09
替代算子设计原则
功能等价 · 数值稳定性 · 性能考量
替代算子设计原则功能等价
10
替代算子设计流程
从需求分析 · 算子映射 · 组合拆分
替代算子设计流程从需求分析
11
基础算子替代案例
如Pad · Slice · Split
基础算子替代案例Pad
12
数学算子替代案例
如Sqrt · Pow · Exp
数学算子替代案例Sqrt
13
神经网络算子替代案例
如BatchNormalizatio… · Dropout · LeakyRelu等网络层的替代
神经网络算子替代…BatchNormali…
14
复杂算子替代案例
如TopK · NonMaxSuppression · ROIAlign等复杂算子的组合替代
复杂算子替代案例TopK
15
自定义算子与扩展
ONNX自定义算子注册 · 实现 · 兼容表扩展与使用场景
自定义算子扩展
16
算子融合与拆分
将多个算子融合为一个 · 或将一个算子拆分为多个的替代策略
算子融合拆分
17
精度与数值问题
替代算子可能引入的精度损失 · 溢出 · 舍入误差及应对方法
精度数值问题
18
性能优化
替代算子的计算效率 · 内存占用 · 并行化与硬件适配
性能优化替代算子的计算效…
19
跨框架兼容
PyTorch · TensorFlow · PaddlePaddle等框架算子与…
跨框架兼容PyTorch
20
工具链使用
Netron · onnxruntime · onnxsim
工具链使用Netron
21
自动化检测与验证
编写脚本自动比对原始模型与替代模型的… · 形状与精度
自动化检测验证
22
常见错误与调试
算子不兼容导致的运行错误 · 形状错误 · 类型错误及调试技巧
常见错误调试
23
实战项目一
将PyTorch模型导出为ONNX并…
实战项目一PyTorch
24
实战项目二
为ONNX Runtime不支持的算…
实战项目二ONNX
25
实战项目三
将TensorFlow模型转换为ON…
实战项目三TensorFlow
26
实战项目四
在嵌入式设备上部署ONNX模型 · 针对硬件限制设计替代算子
实战项目四ONNX
27
案例库建设
整理常见算子替代模式 · 代码模板与测试用例 · 形成个人知识库
案例库建设整理常见算子替代…
28
综合挑战
给定一个包含多个不兼容算子的模型 · 设计整体替代方案并完成部署
综合挑战给定一个包含多个…
29
前沿与趋势
ONNX新版本特性 · 算子集扩展 · 动态形状
前沿趋势
30
课程总结与进阶
核心知识回顾 · 常见误区 · 学习资源推荐与后续进阶路径
课程总结进阶