在ONNX中定义的主要概念包括：模型（Model）：表示一个神经网络模型，包含了神经网络的结构和参数。图（Graph）：表示神经网络模型的计算图，包含了神经网络的层和连接关系。节点（Node）：表示计算图中的一个操作，如卷积、池化、全连接等。张量（Tensor）：表示计算图中的数据，可以是输入、输出或中间结果。层（Layer）：表示神经网络模型中的一个层，包含了节点和参数。参数（Parameter
在ONNX中定义的主要概念包括：
模型（Model）：表示一个神经网络模型，包含了神经网络的结构和参数。
图（Graph）：表示神经网络模型的计算图，包含了神经网络的层和连接关系。
节点（Node）：表示计算图中的一个操作，如卷积、池化、全连接等。
张量（Tensor）：表示计算图中的数据，可以是输入、输出或中间结果。
层（Layer）：表示神经网络模型中的一个层，包含了节点和参数。
参数（Parameter）：表示神经网络模型中的可训练参数，如权重和偏置。
输入（Input）：表示神经网络模型的输入数据。
输出（Output）：表示神经网络模型的输出数据。
元数据（Metadata）：表示模型和图的额外信息，如版本号、作者等。
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