ONNX 教程

• ONNX 教程
• 为什么要学习 ONNX?
• ONNX 运行时和应用程序
• ONNX 有哪些优势?
• ONNX 的设计原则是什么?
• ONNX 文件格式
• 谁应该学习 ONNX
• 学习 ONNX 的先决条件
• 常见问题有关 ONNX 的问题

ONNX 教程

ONNX(开放神经网络交换)是一种开源格式，旨在表示机器学习模型，允许它们在不同框架之间无缝传输。通过提供标准化格式，ONNX 允许开发人员使用各种工具和库，优化工作流程并增强模型互操作性。

我们的 ONNX 教程 可帮助您学习 ONNX，从理解其核心概念到在 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行框架之间转换模型。

ONNX 最初由 Facebook 的 PyTorch 团队以 Toffee 的名义开发，2017 年 9 月由 Facebook 和 Microsoft 更名并宣布为 ONNX。

为什么要学习 ONNX?

ONNX 解决了深度学习和机器学习领域的一个重大挑战，尤其是在工具、框架和运行时碎片化方面。 AI 开发人员经常发现自己被锁定在 TensorFlow、PyTorch 等特定生态系统中，ONNX 提供了一种解决方案，允许模型在不同平台之间共享，而无需重新训练或大量修改。

ONNX 定义了一组通用运算符、机器学习和深度学习模型的构建块以及统一的文件格式。这种标准化允许模型在一个框架中进行训练，然后在另一个框架中轻松使用或部署，从而增强了 AI 开发的灵活性。

ONNX 运行时和应用程序

ONNX 不仅涉及不同框架之间的互操作性，它还包括 ONNX 运行时，这是一个高性能引擎，可在各种硬件平台上优化和执行 ONNX 模型。无论是将模型部署在强大的 GPU 上进行大规模推理，还是部署在 Jetson Nano 等较小的边缘设备上，ONNX Runtime 都能确保模型高效运行。

ONNX 有哪些优势?

以下是 ONNX 的主要优势 −

• 互操作性:借助 ONNX，可以在一个框架中训练模型，然后在另一个框架中使用，从而增强了模型开发和部署的灵活性。

• 平台独立性:ONNX 包含一个高性能生态系统，可以跨各种硬件平台优化和执行模型。这可确保模型高效运行，无论部署环境如何。

• 预训练模型:ONNX 提供各种在大型数据集上预训练的模型，节省时间和计算资源。

• 运算符:ONNX 提供一组通用运算符，将各种框架(如 TensorFlow、PyTorch 等)中的操作映射到标准化的 ONNX 格式。

• 社区支持:ONNX 由强大的开发者社区和主要科技公司管理，确保持续开发和创新。

• 定期更新:ONNX 由庞大的开发者社区和主要科技公司管理，定期更新以包含新功能和改进。

什么是设计原则ONNX?

以下是 ONNX 的关键设计原则 −

• ONNX 旨在支持深度学习模型和传统机器学习算法。

• ONNX 能够适应快速的技术进步。

• ONNX 为模型序列化提供了紧凑且跨平台的表示形式。

• ONNX 使用由实际使用情况形成的标准化定义明确的运算符列表。

ONNX 文件格式

ONNX 文件格式是一种灵活的方式来表示来自不同框架的机器学习模型。ONNX 文件包含以下组件 −

模型

• 版本信息

• 元数据

• 非循环计算数据流图

图表

• 输入和输出

• 计算节点列表

• 图表名称

计算节点

• 输入

• 输出

• 运算符

• 运算符参数

谁应该学习 ONNX

此 ONNX教程将帮助学生以及想要将应用程序开发到不同平台的专业人士。

• 机器学习工程师和数据科学家:熟悉构建、训练和部署机器学习模型并希望增强模型可移植性和框架互操作性的人员。

• AI 开发人员:希望针对不同环境优化机器学习模型或将其集成到各种平台的开发人员。

• 研究人员:探索机器学习新框架和工具的个人，他们需要一种支持无缝模型共享和部署的格式。

学习 ONNX 的先决条件

在深入研究本教程之前，建议您对机器学习概念有基本的了解，包括熟悉模型、层和训练过程，这将使您更容易掌握ONNX 模型结构。

至少熟悉一种流行的机器学习框架(例如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn)是有益的，尤其是在将模型转换为 ONNX 或从 ONNX 转换时。

此外，基本的 Python 编程技能也必不可少，因为 ONNX 通常与基于 Python 的工具和库一起使用。虽然不是强制性的，但建议熟悉深度学习架构和技术，以便处理 ONNX 中更复杂的模型。

有关 ONNX 的常见问题

有一些关于 ONNX 的常见问题 (FAQ)，本节将尝试简要回答这些问题。