ONNX与其他模型交换格式相比有哪些优势

开放性：ONNX是一个开放的标准，支持多种深度学习框架，包括PyTorch、TensorFlow、Caffe等，使得用户可以轻松地在不同框架之间转换模型。

跨平台：ONNX模型可以在多种硬件平台上运行，包括CPU、GPU、FPGA等，提高了模型的可移植性和部署性。

高性能：ONNX模型采用了轻量级的计算图表示形式，能够提高模型的执行效率，减少资源消耗。

支持多种后端：ONNX支持多种后端引擎，可以在不同的硬件加速器上运行，并且具有灵活性和可扩展性。

社区支持：ONNX拥有庞大的开发者社区，提供丰富的工具和文档，方便用户使用和开发。