ONNX로 내보내기
여러 실행 환경에서 모델을 실행합니다
ONNX로 내보내기은(는) CoddyKit의 무료 Deep Learning Academy 강의입니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다. 아래에서 전체 강의를 무료로 읽을 수 있으며, 내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터와 함께 브라우저에서 직접 실습할 수 있습니다. 이 강의는 Deep Learning Academy 학습 경로의 일부이며, 진행 상황이 웹과 CoddyKit 앱에 동기화됩니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
이 강의의 일부는 아직 번역되지 않았으며 영어로 표시됩니다.
One Model, Many Runtimes
Sometimes your model must run somewhere PyTorch is not installed. ONNX is a shared format that lets one model run across many engines. 🌐
What ONNX Stands For
ONNX means Open Neural Network Exchange. It is a vendor-neutral file format that describes your model as a graph of standard operations.
Why Teams Love ONNX
With ONNX you train in PyTorch but deploy on ONNX Runtime, mobile, or the browser, without rewriting the model for each platform.
Export in One Call
You export by giving PyTorch the model and a sample input. The exporter traces the run and writes a portable graph to disk.
import torch
torch.onnx.export(model, sample_input, 'model.onnx')The Dummy Input Shapes the Graph
That sample tensor must match your real input shape and dtype, because the exporter records the operations the data triggers.
sample_input = torch.randn(1, 3, 224, 224)Name Your Inputs and Outputs
Give clear input and output names so the serving code can bind data by name instead of guessing positions.
torch.onnx.export(model, x, 'm.onnx',
input_names=['image'], output_names=['logits'])Allow Flexible Batch Sizes
By default the batch size is fixed. Mark it as a dynamic axis so the exported model accepts any number of inputs at once.
dynamic_axes={'image': {0: 'batch'}}Always Check Your Export
Load the file with the onnx library and run the built-in checker to confirm the graph is valid before you ship it. ✅
import onnx
onnx.checker.check_model(onnx.load('model.onnx'))Run It with ONNX Runtime
ONNX Runtime is a fast engine that executes the exported model on CPU or GPU, often quicker than plain Python inference.
import onnxruntime as ort
session = ort.InferenceSession('model.onnx')Confirm the Numbers Match
Run the same input through PyTorch and ONNX Runtime and compare outputs. They should match closely, proving the export is faithful.
Mind the Opset Version
Each export targets an opset version, the set of supported operations. Pick a version your target runtime understands to avoid errors.
torch.onnx.export(model, x, 'm.onnx', opset_version=17)Quick Check
You want a fixed batch to instead accept any size. What do you set?
Recap: Portable Across Runtimes
You exported a PyTorch model to ONNX with a sample input, named axes, validated it, and ran it on ONNX Runtime anywhere. 🎉
자주 묻는 질문
“ONNX로 내보내기” 강의는 무료인가요?
네 — “ONNX로 내보내기” 전체 내용을 이 웹사이트에서 무료로 읽을 수 있습니다. 인터랙티브하게 실습하려면(내장 코드 에디터와 24/7 AI 튜터), CoddyKit PRO로 업그레이드하면 Deep Learning Academy 강의 전체를 잠금 해제할 수 있습니다. Deep Learning Academy 강의에는 총 4개의 강의가 포함되어 있습니다.
“ONNX로 내보내기”에서 뭘 배우나요?
여러 실행 환경에서 모델을 실행합니다 브라우저에서 직접 실행하는 실습 코드로 Deep Learning Academy을(를) 배우며, 24/7 AI 튜터가 강의를 진행하면서 질문에 답변해줍니다.
Deep Learning Academy을(를) 시작하는 데 경험이 필요한가요?
사전 경험은 필요하지 않습니다. CoddyKit의 Deep Learning Academy은(는) 초급자부터 고급 학습자까지를 위해 구성되어 있으므로, 여기서 시작하거나 처음부터 시작할 수 있으며 자신의 속도대로 진행할 수 있습니다. 이것은 4개 중 2번째 강의입니다.
“ONNX로 내보내기” 강의는 얼마나 걸리나요?
대부분의 CoddyKit 강의는 약 5~10분이 소요됩니다. 각 강의는 간결하고 인터랙티브하여 꾸준한 진행이 가능하며, 웹과 앱에서 중단한 부분부터 바로 시작할 수 있습니다.
이 Deep Learning Academy 강의에서 코드를 작성하고 실행할 수 있나요?
네. 모든 Deep Learning Academy 강의에는 내장 코드 에디터가 포함되어 있으므로, 브라우저에서 바로 실제 코드를 작성하고 실행한 후 즉시 AI 피드백을 받을 수 있습니다 — 로컬 설정이 필요 없습니다.