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ONNX 框架主要用于深度學習模型的開發、訓練和部署。常見的應用場景包括：
圖像識別和分類：通過使用 ONNX 框架，開發者可以訓練和部署用于圖像識別和分類的深度學習模型，如卷積神經網絡（CNN）。
自然語言處理：ONNX 框架也可用于開發和部署用于自然語言處理任務的深度學習模型，如循環神經網絡（RNN）和長短期記憶網絡（LSTM）。
目標檢測和物體識別：通過使用 ONNX 框架，開發者可以訓練和部署用于目標檢測和物體識別的深度學習模型，如 YOLO（You Only Look Once）。
語音識別和語音合成：ONNX 框架也可用于開發和部署用于語音識別和語音合成任務的深度學習模型，如語音識別和文本到語音（TTS）。
強化學習：ONNX 框架還可以用于開發和部署用于強化學習的深度學習模型，如深度 Q 網絡（DQN）。
總之，ONNX 框架適用于各種深度學習任務的開發和部署，幫助開發者快速構建高效的深度學習模型。
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