Execution Context
此功能将专有神经网络架构转换为标准化的 ONNX 格式，从而实现 TensorFlow、PyTorch 和 Triton 等推理引擎之间的无缝迁移。通过严格遵守语义保留协议，该转换确保计算等效性，同时优化异构硬件环境下的内存占用和执行速度。
该流程首先进入全面的模型分析阶段，在此阶段，操作器兼容性将根据ONNX规范进行验证。
后续转换阶段会采用动态图重写技术，将不支持的算子替换为与其功能等效的标准化算子。
最终验证确认，数值稳定性良好，且性能指标在可接受的范围内与原始框架的输出一致。
Operating Checklist
解析输入模型架构，提取计算图结构。
识别需要翻译或移除的非标准操作符。
执行配置优化参数的转换流程。
生成最终的 ONNX 模型文件以及相关的元数据文件。
Integration Surfaces
模型输入验证
在开始转换之前，需要验证输入张量的形状、数据类型以及支持的操作集。
图转换引擎
自动重写逻辑，将特定框架的操作映射到与 ONNX 兼容的图节点。
输出完整性检查
全面的测试套件，用于比较转换后的模型输出与原始参考预测结果。
