ONNX 作为深度学习模型的中间格式，在模型训练到部署的流程中扮演了重要的作用。
我们经常听到 “ONNX 药丸” 的说法，原因是 ONNX 算子定义落后、周边功能不完善，但最近许多头部公司加大了对 ONNX 的人力投入，除了新增和改进算子定义之外，也实现了很多新的基础功能（function op、parser、training 支持、reference runtime、onnx hub 等）。与此同时 ，ONNX 周边工具如 onnxsim 也在不停地推出新功能。可以说，目前的ONNX已经成为深度学习模型中间格式的事实标准。
12 月 8 日20: 00（本周四）OneFlow框架开发工程师、ONNX 核心成员@大缺弦 将介绍ONNX和周边工具的新特性，ONNX 模型转换和部署的最佳实践，同时他也会介绍深度学习框架 OneFlow 与 OpenMMLab 的适配工作。
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分享时间
北京时间
2022 年 12 月 8 日（周四）
20: 00 - 20: 40（分享）
20: 40 - 21: 00（Q&A）
分享嘉宾
大缺弦
毕业于中国科学技术大学，现任 OneFlow 框架开发工程师。ONNX 核心成员，ONNX optimizer 模块负责人，ONNX 模型优化工具 onnxsim、在线模型转换网站 convertmodel.com 和业界首个二值网络推理框架 dabnn 作者。
分享内容
ONNX 和相关生态介绍
ONNX 和周边工具的新特性
ONNX 未来展望
一些 ONNX 模型部署的最佳实践介绍
分享相关资料：
ONNX
https://github.com/onnx/onnx
ONNX Optimizer
https://github.com/onnx/optimizer
onnxsim
https://github.com/daquexian/onnx-simplifier
在线模型转换网站
https://convertmodel.com