采用ONNX（Open Neural Network Exchange）格式，我们不仅能跨越不同框架（如TensorFlow、PyTorch）的壁垒，还能极大提升模型部署的灵活性与效率
ONNX加载权重的过程，不仅是数据结构的精准映射，更是性能优化的起点
通过ONNX，开发者可以无缝地将训练好的模型权重转换为一种标准化的中间表示形式，这种表示形式能够被多种推理引擎（如ONNX Runtime、TensorRT）高效解析与执行
这一过程不仅简化了模型部署的复杂性，还确保了权重的精确传输，避免了因框架差异导致的精度损失
因此，掌握ONNX加载权重的技能，对于加速深度学习模型的工业化进程、提升产品竞争力具有不可估量的价值
它让深度学习模型能够跨越技术的鸿沟，快速融入各种应用场景，真正实现从实验室到市场的无缝对接
