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ONNX使機(jī)器學(xué)習(xí)模型可移植,可共享

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發(fā)表于 2017-9-9 11:41:21 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎(jiǎng)勵(lì) |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
ONNX使機(jī)器學(xué)習(xí)模型可移植,可共享

微軟和Facebook的機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)聯(lián)合項(xiàng)目,使數(shù)據(jù)分析師更容易地在不同的機(jī)器學(xué)習(xí)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(gè)框架上訓(xùn)練的模型可以用于另一個(gè)框架的推論。

微軟聲稱ONNX格式提供了超越之外的優(yōu)勢(shì),無需在模型格式之間進(jìn)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?yàn)槊總(gè)框架都針對(duì)不同的用例進(jìn)行優(yōu)化:“快速培訓(xùn),支持靈活的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),在移動(dòng)設(shè)備上推論等”。

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

ONNX支持版本的第一波不會(huì)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(jìn)的程序,如具有動(dòng)態(tài)流量控制的程序”,將不會(huì)從ONNX支持中獲益匪淺,遠(yuǎn)程控制, 灰鴿子遠(yuǎn)程控制軟件

現(xiàn)在還沒有立即清楚ONNX型號(hào)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(jì)的,因此可以將最小型但精確的型號(hào)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(zhǎng)期目標(biāo)之一是為了更容易地提供模型來推斷多種目標(biāo)。
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