本发明涉及基于ONNX模型的神经网络迁移学习自动训练调度方法，包括以下步骤：S1、建立PI数据库，用于生产环境的工艺数据的采集、存储；S2、对工艺数据按照不同的任务需求分别采用不同的深度学习模型训练平台进行模型的训练，得到的模型分别导出为ONNX模型，形成ONNX模型库；S3、根据生产环境的任务需求从ONNX模型库中匹配得到相应的目标模型；S4、将目标模型部署至相应的边缘设备端；S5、边缘设备端利用部署的目标模型以完成相应的任务，并监测目标模型的性能是否下降；S6、若是，则加载新的工艺数据，并转至步骤S2。本发明利用自动训练调度的方法，增加了模型对生产环境的适应性，使得模型的泛化性能更佳。