burn-onnx

把 ONNX 模型转成纯 Rust Burn 代码，推理微调不再依赖 Python

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署 模型训练 🍴 复刻 45 🐛 待处理 18 👀 关注 4
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 141
维护状态 活跃
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源免费，无在线服务

项目预览

burn-onnx 项目界面预览图
图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类模型训练
开发团队tracel-ai
GitHubhttps://github.com/tracel-ai/burn-onnx
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源免费，无在线服务
访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Rust
GitHub 星标★ 141
上线时间2026-01-26 00:00:00
代码更新2026-11-03
仓库体积31.7 MB
本站数据更新2026-11-04
维护状态活跃
收录时间2026-09-16
浏览次数1

项目介绍

burn-onnx 是一个把 ONNX 模型转换为 Burn 框架原生 Rust 代码的工具，目标是让训练好的模型脱离 Python 与 ONNX Runtime 依赖，直接在 Rust 生态里做推理和微调。它解决了部署阶段常见的跨语言、跨运行时问题：ONNX 模型虽然通用，但实际跑起来往往要拖着一套 C++/Python 运行时，而 Burn 是纯 Rust 的深度学习框架，支持多种后端（CPU、GPU 等）。burn-onnx 通过解析 ONNX 计算图，生成对应的 Burn 代码，使模型可以编译进 Rust 程序，享受静态类型、跨平台编译和统一后端切换。核心能力包括 ONNX 算子到 Burn 算子的映射、生成可读的 Rust 推理代码、保留权重加载路径，并支持在此基础上继续微调。项目处于早期阶段，星标数不高，适合关注 Rust 端模型部署与 Burn 生态的开发者尝试。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-16 · 当前星标 ★ 141

核心亮点

  • 生成的是原生 Rust 代码，可编译进二进制，部署时无需 Python 或 ONNX Runtime
  • 后端无关，同一份生成代码可切换 Burn 的 CPU/GPU 等后端
  • 保留权重加载与微调能力，不只是推理导出

不足之处

  • 项目早期，ONNX 算子覆盖可能不完整，复杂模型转换易失败
  • 文档与社区案例较少，遇到问题可参考的资料有限

适用场景

  • 把 PyTorch 训练好的模型导出 ONNX 后，转成 Rust 服务端推理代码
  • 在 Rust 项目中嵌入模型并做少量微调，避免引入 Python 依赖
  • 需要跨平台编译部署（如边缘设备）时，用 Burn 统一后端运行模型

替代项目

tract、onnxruntime

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