MXNet是一个流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和功能，使得模型的训练和部署变得更加容易。本文将介绍MXNet中模型的部署方法，并讨论如何将MXNet模型转换为ONNX格式。
模型部署
MXNet支持多种模型部署方式，包括使用MXNet内置的模型服务器、MXNet Model Server或将模型导出为相应的推理引擎（如TensorRT、OpenVINO等）所支持的格式。
MXNet内置的模型服务器
MXNet提供了一个内置的模型服务器，可以将训练好的模型直接部署为一个API。通过简单的配置，我们可以将输入数据发送到模型服务器，并获取相应的预测结果。这种方式非常适合轻量级的模型部署，特别是在云环境中。
MXNet Model Server
MXNet Model Server是一个用于部署和运行MXNet模型的高性能推理服务器。它支持多种网络协议（HTTP、gRPC）和多种模型格式（MXNet、ONNX、Tensorflow等），可以轻松部署和扩展模型服务。
使用MXNet Model Server进行模型部署非常简单，只需要将训练好的模型导出为MXNet或ONNX格式，然后在配置文件中指定相应的模型路径和相关参数，即可运行模型服务器。
导出为推理引擎所支持的格式
有时候我们需要将MXNet模型导出为其他推理引擎所支持的格式，以便在特定硬件平台上进行高效的推理。MXNet提供了各种工具和接口，可以帮助我们将模型导出为TensorRT、OpenVINO等推理引擎所支持的格式。
导出模型的过程通常包括几个步骤：加载MXNet模型、转换为其他框架的模型表示（如Tensorflow的GraphDef格式），然后保存为相应的推理引擎所支持的格式。这样我们就可以直接在推理引擎上部署和运行模型，获得更高的性能。
ONNX格式转换
ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的深度学习模型表示格式，可以在不同的深度学习框架之间无缝转换模型。ONNX格式被广泛支持，包括MXNet、Tensorflow、PyTorch等。
MXNet提供了一个轻量级的工具，可以将MXNet模型转换为ONNX格式。转换过程只需要几行代码，非常简单。我们只需要加载MXNet模型，然后使用 mxnet.contrib.onnx.export_model() 函数将模型转换为ONNX格式。
ONNX格式转换使得模型在不同的深度学习框架之间可以进行快速迁移和部署。这对于提高开发效率和模型的可移植性非常有帮助。
总结
MXNet提供了多种模型部署的方式，包括使用内置的模型服务器、MXNet Model Server以及导出为推理引擎所支持的格式。此外，MXNet还提供了轻量级的工具，可以将MXNet模型转换为ONNX格式，以实现模型在不同框架之间的无缝转换。这些功能使得MXNet成为一个强大且灵活的深度学习框架，适用于各种模型部署和转换需求。
本文来自极简博客，作者：深夜诗人，转载请注明原文链接：MXNet中的模型部署与ONNX格式转换
