openwrt route add 指令

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摘要：
1.ONNX Runtime 简介
2.ONNX Runtime 的模型优化功能
3.ONNX Runtime 中的simplify 参数
4.使用simplify 参数的好处
5.使用simplify 参数的实例
正文：
ONNX Runtime 是一个用于加速深度学习模型的推理的运行时。

它能够支持多种深度学习框架生成的模型，并且可以优化模型的性能，使得模型在推理时能够更快速、更高效。

在ONNX Runtime 中，有一个参数叫做simplify，它可以帮助我们优化模型，提高模型的推理速度。

ONNX Runtime 的模型优化功能主要体现在它可以对深度学习模型进行
优化，从而提高模型的推理速度。

具体来说，它可以对模型中的运算进行优化，例如，它可以将一些复杂的运算转换为简单的运算，从而提高模型的推理速度。

同时，它还可以对模型中的参数进行优化，例如，它可以将一些不常用的参数进行压缩，从而减小模型的体积，提高模型的推理速度。

ONNX Runtime 中的simplify 参数，就是用来控制模型优化程度的一个参数。

当我们将simplify 参数设置为True 时，ONNX Runtime 会尽可能地对模型进行优化，从而提高模型的推理速度。

当我们将simplify 参数设置为False 时，ONNX Runtime 就不会对模型进行优化，模型的推理速度就不会得到提升，但是模型的准确度会得到保障。

使用simplify 参数的好处在于，我们可以在保证模型准确度的同时，提高模型的推理速度。

这样，我们就可以在有限的时间内，对更多的数据进行推理，从而提高我们的工作效率。

举个例子，如果我们使用PyTorch 框架训练一个深度学习模型，我们可以使用ONNX Runtime 来对模型进行优化。

具体来说，我们可以使用ONNX Runtime 的simplify 参数，将模型优化为ONNX 格式，然后使用ONNX Runtime 对模型进行推理。