ONNX (Open Neural Network Exchange) – это открытый формат представления моделей искусственных нейронных сетей, который позволяет переносить модели между различными фреймворками глубокого обучения. ONNX разработан в сотрудничестве компаниями Microsoft и Facebook и поддерживается широким спектром индустриальных и академических компаний.
Программа ONNX предназначена для конвертации моделей нейронных сетей между различными фреймворками, такими как TensorFlow, PyTorch, Caffe и другими. Она облегчает процесс разработки и развертывания моделей глубокого обучения, упрощая совместимость между различными системами и платформами.
ONNX позволяет обучить модели в рамках одной программной среды, а затем переносить их в другую среду для распознавания лиц, распознавания жестов или объектов и т. д. Это позволяет разработчикам использовать правильную комбинацию инструментов. Модели ONNX в настоящее время поддерживаются в таких программах и библиотеках, как Caffe2, Microsoft Cognitive Toolkit, MXNet, PyTorch и OpenCV, а также есть интерфейсы для многих других популярных фреймворков и библиотек.
ONNX Model Zoo — это коллекция моделей глубокого обучения с предварительным обучением, доступных в формате ONNX. Каждая модель поставляется с интерактивной оболочкой IPython для обучения модели и выработки соответствующей модели. Модели написаны на Python и содержат ссылки на набор обучающих данных, а также ссылки на оригинальный научный документ, описывающий архитектуру модели.
ONNX – это открытый формат для представления глубоких нейронных сетей, который позволяет легко обмениваться моделями между различными фреймворками машинного обучения. Вот несколько преимуществ и недостатков ONNX:
Преимущества ONNX:
1. Поддержка большого количества популярных фреймворков машинного обучения, таких как TensorFlow, PyTorch, MXNet и другие, что делает обмен моделями между ними гораздо проще.
2. Простота использования и интеграции с различными средами разработки благодаря открытому формату и набору инструментов для конвертации моделей в формат ONNX.
3. Масштабируемость и производительность на больших объемах данных и при работе с большими моделями глубокого обучения.
Недостатки ONNX:
1. Ограничения в поддержке специфичных возможностей каждого фреймворка машинного обучения. Некоторые функции и операции могут не поддерживаться при конвертации моделей в формат ONNX.
2. Необходимость в некоторых случаях проводить дополнительную работу по оптимизации моделей после их конвертации в формат ONNX для улучшения производительности.
3. Не все фреймворки машинного обучения могут поддерживать формат ONNX или его функции, что может создавать ограничения в обмене моделями между ними.