把 ONNX、PyTorch、Keras、CoreML 等格式的神经网络模型直接拖进浏览器就能看结构图，排查模型转换和层连接问题很方便。

飞桨核心框架，提供深度学习与机器学习的高性能单机及分布式训练能力，并支持跨平台部署，适合工业级模型开发。

面向手机端的高性能神经网络推理框架，针对 ARM 平台深度优化，让 Caffe、ONNX 等模型能在 Android/iOS 上低延迟运行。

用 TensorRT 网络定义 API 手写实现 YOLO、ResNet、Swin Transformer 等主流深度学习模型，并附 C++ 推理代码，方便直接部署到 NVIDIA GPU。

提供大量预训练、前沿的 ONNX 格式模型，可直接下载用于推理部署或迁移学习，省去自己转换和训练的成本。

在不同深度学习框架之间转换模型并可视化网络结构，支持 Caffe、Keras、MXNet、TensorFlow、PyTorch、ONNX、CoreML 等格式互转。

基于 ONNX Runtime、OpenVINO、PaddlePaddle 等多家推理后端的 OCR 工具包，支持多语言识别，方便在不同硬件上快速部署文字检测与识别。

把 ONNX 模型直接转成 TensorRT 引擎的官方解析器，让训练好的模型能在 NVIDIA GPU 上做高性能推理部署。

把 TensorFlow、PyTorch、Caffe、ONNX 等模型一键转成飞桨格式，省去跨框架迁移时重写网络和权重的麻烦。

把 TensorFlow、Keras、TensorFlow.js 和 TFLite 模型一键转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。

一个高效易用的深度学习模型压缩框架，支持剪枝、训练后量化和量化感知训练，能把 PyTorch 模型转换部署到端侧。

把 Keras、PyTorch、ONNX 训练好的神经网络模型自动转成 FPGA 可综合的 HLS 代码，方便在硬件上做低延迟推理。

把 ONNX 模型转成 TensorFlow 格式，方便在 TensorFlow 生态里直接加载和运行其他框架训练好的模型。

用 AnimeGANv3 把照片或视频一键转成日漫风格，支持 Colab、ONNX、CoreML、TFLite 等多种部署格式，方便直接产出动画作品。

处理与转换 3D Gaussian Splatting 模型的命令行工具和库，支持格式互转和批量处理，方便把 3DGS 资产接入 PlayCanvas 等渲染管线。

把 Keras、scikit-learn、LightGBM 等训练好的模型转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理。

把 GPT-SoVITS 语音克隆模型转成 ONNX 并做推理的引擎，方便在没有 PyTorch 环境里跑少样本音色克隆和语音合成。

把 YOLO 全系列（v5 到 v12、YOLOX）模型转成 TensorRT 引擎做加速推理，内置 NMS 插件，省去自己写后处理的麻烦。

把 ONNX 模型直接转成 PyTorch 网络，方便在 PyTorch 里继续微调或调试，省去手工重搭结构的麻烦。

把 scikit-learn 训练好的模型和 Pipeline 转成 ONNX 格式，方便跨框架部署和推理加速。

把 ONNX 模型转成 Keras 或 TFLite 的转换工具，方便将 PyTorch 训练好的模型部署到移动端和嵌入式设备，还支持量化。

把 PyTorch 模型转成 iOS/macOS 可直接用的 .mlpackage，每个模型都配转换脚本和 SwiftUI 示例，省去自己折腾 Core ML 的麻烦。

把 ONNX 模型一键转成 TFLite、TensorFlow、PyTorch 原生代码或 TorchScript，省去跨框架部署时手写转换脚本的麻烦。

面向 ONNX 工作流的无代码命令行工具，能一键完成模型转换、基准测试和本地部署，省去手写脚本的麻烦。