《Born》第19章：ONNX 导入——打通 PyTorch 与 Go 的模型桥梁

ONNX（Open Neural Network Exchange）是模型交换的事实标准。Born 的 onnx 包让你把 PyTorch 训练的模型直接加载到 Go 中运行。

PyTorch → ONNX → Born 完整流程

# Python 端：导出 ONNX
import torch
model.eval()
dummy_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)
torch.onnx.export(model, dummy_input, "model.onnx",
    input_names=["input"], output_names=["output"],
    opset_version=17)

// Go 端：加载并推理
backend := cpu.New()
model, err := onnx.Load("model.onnx", backend)

input := tensor.FromSlice(data, tensor.Shape{1, 3, 224, 224}, backend)
outputs, err := model.Forward(input.Raw())

支持的算子

Born 支持 49 个 ONNX 算子（OpSet 14-18）：

不支持的算子怎么办？

1. ONNX Simplifier：onnxsim model.onnx model_simple.onnx
2. OpSet 降级：用旧版本算子语义
3. 自定义算子注册：

onnx.RegisterOp("MyCustomOp", func(inputs []tensor.Tensor) ([]tensor.Tensor, error) {
    // 你的实现
})

📘 《Born》连载技术书，第 19/22 章。