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本课程属于：028-ONNX模型部署与推理优化 AI与大模型 · 共 20 门相关课程，组合学习更完整。
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ONNX模型PyTorch导出实战

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程大纲 · ONNX简介
课程导入学习目标
02
环境搭建
安装PyTorch · ONNX · onnxruntime
环境搭建PyTorch
03
PyTorch模型基础
构建简单神经网络模型 · 理解torch.nn.Module
PyTorch模型基础
04
ONNX导出基础
使用torch.onnx.expor…
ONNX导出基础
05
导出参数详解
input_names · output_names · dynamic_axes等参数的作用…
导出参数详解input
06
动态轴处理
处理动态batch · 动态序列长度等动态维度
动态轴处理batch
07
模型检查与验证
使用onnx.checker和onn…
模型检查验证
08
ONNX模型可视化
使用Netron等工具可视化ONNX…
ONNX模型可视化
09
算子兼容性
了解PyTorch算子与ONNX算子…
算子兼容性PyTorch
10
自定义算子导出
处理PyTorch中不支持的算子 · 使用自定义算子或替换
自定义算子导出PyTorch
11
模型简化与优化
使用onnx-simplifier简… · 减少冗余节点
模型简化优化
12
量化基础
ONNX模型量化简介 · 动态量化与静态量化
量化基础ONNX
13
量化实践
使用onnxruntime量化工具对…
量化实践onnxruntime
14
模型转换常见错误
解析导出过程中的常见错误及解决方案
模型转换常见错误解析导出过程
15
案例实战
导出ResNet模型并部署到ONNX…
案例实战ResNet
16
案例实战
导出YOLOv5模型并处理动态尺寸输…
案例实战YOLOv5
17
案例实战
导出Transformer模型（如B…
案例实战Transformer
18
案例实战
导出生成对抗网络（GAN）模型
案例实战GAN
19
ONNX Runtime部署
使用ONNX Runtime进行推理 · 比较与PyTorch的差异
ONNXRuntime
20
ONNX模型在CPU上的性能优化
线程设置 · 图形优化等
ONNXCPU
21
ONNX模型在GPU上的部署
CUDA执行提供程序 · TensorRT集成
ONNXGPU
22
ONNX模型在移动端部署
使用ONNX Mobile或转换为其…
ONNX模型
23
ONNX模型在边缘设备部署
使用OpenVINO · TensorRT等工具链
ONNX模型
24
模型版本管理
处理PyTorch与ONNX版本兼容…
模型版本管理PyTorch
25
测试与调试
编写测试用例 · 调试模型输出不一致问题
测试调试
26
常见问题汇总
导出失败 · 精度下降 · 推理速度慢等问题的排查方法
常见问题汇总导出失败
27
综合实战
从PyTorch训练到ONNX导出的…
综合实战PyTorch
28
综合实战
从PyTorch训练到ONNX导出的…
综合实战PyTorch
29
综合实战
从PyTorch训练到ONNX导出的…
综合实战PyTorch
30
课程总结
回顾关键知识点 · 展望ONNX生态与未来趋势
课程总结回顾关键知识点