标签：OpenVINO 训练 框架 ONNX 模型 TensorRT 深度

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Open Neural Network Exchange (ONNX)是开放生态系统的第一步，它使人工智能开发人员可以在项目的发展过程中选择合适的工具;ONNX为AI models提供了一种开源格式。它定义了一个可以扩展的计算图模型，同时也定义了内置操作符和标准数据类型。最初我们关注的是推理(评估)所需的能力。

Caffe2, PyTorch, Microsoft Cognitive Toolkit, Apache MXNet 和其他工具都在对ONNX进行支持。在不同的框架之间实现互操作性，并简化从研究到产品化的过程，将提高人工智能社区的创新速度。

ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行，开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。ncnn 目前已在腾讯多款应用中使用，如 QQ，Qzone，微信，天天P图等。

OpenVINO是英特尔基于自身现有的硬件平台开发的一种可以加快高性能计算机视觉和深度学习视觉应用开发速度工具套件，支持各种英特尔平台的硬件加速器上进行深度学习，并且允许直接异构执行。 支持在Windows与Linux系统，Python/C++语言。

一般的深度学习项目，训练时为了加快速度，会使用多 GPU 分布式训练。但在部署推理时，为了降低成本，往往使用单个 GPU 机器甚至嵌入式平台（比如 NVIDIA Jetson）进行部署，部署端也要有与训练时相同的深度学习环境，如 caffe，TensorFlow 等。由于训练的网络模型可能会很大（比如，inception，resnet 等），参数很多，而且部署端的机器性能存在差异，就会导致推理速度慢，延迟高。这对于那些高实时性的应用场合是致命的，比如自动驾驶要求实时目标检测，目标追踪等。所以为了提高部署推理的速度，出现了很多轻量级神经网络，比如 squeezenet，mobilenet，shufflenet 等。基本做法都是基于现有的经典模型提出一种新的模型结构，然后用这些改造过的模型重新训练，再重新部署。

而 TensorRT 则是对训练好的模型进行优化。 TensorRT 就只是推理优化器。当你的网络训练完之后，可以将训练模型文件直接丢进 TensorRT中，而不再需要依赖深度学习框架（Caffe，TensorFlow 等）

可以认为 TensorRT 是一个只有前向传播的深度学习框架，这个框架可以将 Caffe，TensorFlow 的网络模型解析，然后与 TensorRT 中对应的层进行一一映射，把其他框架的模型统一全部转换到 TensorRT 中，然后在 TensorRT 中可以针对 NVIDIA 自家 GPU 实施优化策略，并进行部署加速。

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来源： https://www.cnblogs.com/zhaolimin/p/15266732.html

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