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標題: ONNX使機器學(xué)習模型可移植，可共享 [打印本頁]

作者: admin 時間: 2017-9-9 11:41
標題: ONNX使機器學(xué)習模型可移植，可共享
ONNX使機器學(xué)習模型可移植，可共享
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微軟和Facebook的機器學(xué)習模式格式旨在讓開發(fā)者自由選擇框架，并共享訓(xùn)練有素的模型，而不用麻煩

Microsoft和Facebook已經(jīng)宣布了一個聯(lián)合項目，使數(shù)據(jù)分析師更容易地在不同的機器學(xué)習框架之間交換經(jīng)過培訓(xùn)的模型。

開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換（ONNX）格式旨在提供一種常用的方式來表示神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所使用的數(shù)據(jù)。大多數(shù)框架都有自己的特定模型格式，只能通過轉(zhuǎn)換工具與來自其他框架的模型配合使用, 灰鴿子, 監(jiān)控軟件。

ONNX允許在框架之間自由交換模型，而不需要轉(zhuǎn)換過程。在一個框架上訓(xùn)練的模型可以用于另一個框架的推論。

微軟聲稱ONNX格式提供了超越之外的優(yōu)勢，無需在模型格式之間進行轉(zhuǎn)換。例如，它允許開發(fā)人員選擇反映工作和工作流程的框架，因為每個框架都針對不同的用例進行優(yōu)化：“快速培訓(xùn)，支持靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在移動設(shè)備上推論等”。

Facebook指出，已經(jīng)有幾個關(guān)鍵框架開始支持ONNX。 Caffe2，PyTorch（Facebook的兩個項目）和Cognitive Toolkit（微軟的項目）將在9月份的某個時候提供支持。據(jù)Facebook的說法，“將允許在其中一個框架中訓(xùn)練的模型被導(dǎo)出到另一個框架中進行推理。”

ONNX支持版本的第一波不會覆蓋所有的門外。在PyTorch的案例中，F(xiàn)acebook指出，“PyTorch中的一些更先進的程序，如具有動態(tài)流量控制的程序”，將不會從ONNX支持中獲益匪淺，遠程控制, 灰鴿子遠程控制軟件。

現(xiàn)在還沒有立即清楚ONNX型號的大小與已經(jīng)普遍使用的尺寸形狀相符。例如，蘋果公司的核心ML格式是由蘋果公司設(shè)計的，因此可以將最小型但精確的型號部署到像iPhone這樣的最終用戶設(shè)備上。但是核心ML是專有的。 ONNX的長期目標之一是為了更容易地提供模型來推斷多種目標。

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