【AI几种格式】在人工智能领域，不同的模型和算法通常以多种格式进行存储和使用。这些格式不仅影响模型的性能，还决定了其在不同平台和应用中的兼容性。以下是对目前常见的几种AI模型格式的总结。
一、常见AI模型格式概述
1. ONNX（Open Neural Network Exchange）
ONNX 是由微软和 Facebook 联合推出的开放标准，用于表示深度学习模型。它支持多种框架（如 TensorFlow、PyTorch），并允许模型在不同平台之间转换。
2. TensorFlow SavedModel
这是 TensorFlow 框架中常用的模型保存格式，能够完整地保存模型结构、权重和计算图，便于部署和复用。
3. PyTorch .pt 或 .pth 文件
PyTorch 使用 `.pt` 或 `.pth` 文件来保存模型，可以包含模型的参数、优化器状态等信息，适合训练和推理过程。
4. Keras HDF5 格式
Keras 模型常以 `.h5` 或 `.hdf5` 文件保存，这种格式支持模型结构、权重和配置信息，广泛用于深度学习项目。
5. TFLite（TensorFlow Lite）
TFLite 是为移动设备和嵌入式系统优化的轻量级模型格式，适用于移动端和边缘计算场景。
6. ONNX Runtime 格式
ONNX Runtime 支持 ONNX 格式的模型运行，提供高效的推理能力，并支持多种硬件加速。
7. Pickle（Python 序列化）
虽然不是专门为 AI 设计，但 Python 的 `pickle` 模块也常用于保存机器学习模型，尤其是 Scikit-learn 等传统机器学习库。
二、常见AI模型格式对比表
| 格式名称 | 适用框架 | 是否跨平台 | 是否支持动态图 | 是否支持量化 | 用途场景 |
| ONNX | 多种（TensorFlow, PyTorch等） | 是 | 否 | 是 | 跨平台部署、模型转换 |
| TensorFlow SavedModel | TensorFlow | 否 | 是 | 是 | 高性能推理、部署 |
| PyTorch .pt/.pth | PyTorch | 否 | 是 | 是 | 训练与推理 |
| Keras HDF5 | Keras | 否 | 是 | 否 | 快速开发、模型保存 |
| TFLite | TensorFlow | 是 | 否 | 是 | 移动端、嵌入式 |
| ONNX Runtime | ONNX | 是 | 否 | 是 | 高效推理 |
| Pickle | Scikit-learn等 | 否 | 否 | 否 | 传统机器学习模型保存 |
三、总结
不同的AI模型格式各有优劣，选择合适的格式取决于具体的应用场景、部署环境以及所使用的框架。对于跨平台部署和模型转换，ONNX 是一个理想的选择；而 TensorFlow 和 PyTorch 的原生格式则更适合各自框架下的高性能应用。在移动设备或嵌入式系统中，TFLite 和 ONNX Runtime 更具优势。了解这些格式的特点有助于更好地进行模型管理与部署。
