一. 简介
ONNX （Open Neural Network Exchange）- 开放神经网络交换格式，作为框架共用的一种模型交换格式，使用 protobuf 二进制格式来序列化模型，可以提供更好的传输性能我们可能会在某一任务中将 Pytorch 或者 TensorFlow 模型转化为 ONNX 模型(ONNX 模型一般用于中间部署阶段)，然后再拿转化后的 ONNX模型进而转化为我们使用不同框架部署需要的类型，ONNX 相当于一个翻译的作用。典型的几个线路：
- Pytorch->ONNX->TensorRT
- Pytorch->ONNX->TVM
- Tensorflow->ONNX->NCNN
- Pytorch->ONNX->Tensorflow
二. ONNX结构分析
ONNX将每一个网络的每一层或者说是每一个算子当作节点Node，再由这些Node去构建一个Graph，相当于是一个网络。最后将Graph和这个onnx模型的其他信息结合在一起，生成一个model，也就是最终的.onnx的模型。
构建一个简单的onnx模型，实质上，只要构建好每一个node，然后将它们和输入输出超参数一起塞到graph，最后转成model就可以了。示例信息如下：
onnx.helper----node、graph、model
在构建onnx模型这个过程中，这个文件至关重要。其中make_node、make_graph、make_
