modelscope-funasr onnx模型的优点是什么呀？为什么现在这么流行

ONNX，全称开放神经网络交换格式（Open Neural Network Exchange），是由微软和FacebookONNX，全称开放神经网络交换格式（Open Neural Network Exchange），是由微软和Facebook（Meta）联合提出的一种开放的深度学习模型标准。其核心优势在于其平台无关性，使得用户在不同的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch、JAX等）中训练得到的原始模型都可以转换为这种格式进行存储、优化，或者转换为其他框架专用的模型文件。

ModelScope-FunASR之所以流行使用ONNX模型，主要有以下几个原因：

1. 跨平台运行：ONNX模型可以在多种硬件设备上运行，包括但不限于Windows、Linux、MacOS等操作系统，以及CPU、GPU、FPGA等各种处理器。

2. 高性能推理：ONNX模型在运行时可以利用专门的推理引擎（如onnxruntime）进行优化，从而实现更高效的模型推理。

3. 模型互转：由于ONNX是一种通用的模型格式，用户可以将不同框架训练得到的模型转换为ONNX格式，从而实现模型之间的互转。例如，可以先将Pytorch或TensorFlow模型转化为ONNX模型，然后再将转化后的ONNX模型转化为其他框架所需的类型。

4. 社区支持：ModelScope-FunASR作为一款流行的语音识别工具，其对ONNX模型的支持也得到了广大开发者的认可和使用。

因为是开放结构，围绕它的优化、前后端推理库都多，主要是，tf没落了，torch官方支持onnx，所以就流行起来了。此回答整理自钉群“modelscope-funasr社区交流”