ONNX - 简介

ONNX(开放神经网络交换)是一种用于表示机器学习模型的开源格式。其主要目标是让开发人员更轻松地在不同的机器学习框架之间移动模型，确保兼容性和灵活性。

通过提供标准化格式，ONNX 允许开发人员优化其工作流程、利用各种工具并提高模型互操作性。

ONNX 格式支持各种运算符，这些运算符是机器学习模型的基本构建块。这种广泛的支持使表示复杂模型并在不同框架(如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn)之间转换它们变得更加容易。

ONNX 在整个 AI 社区中被广泛采用，并已成为提高机器学习模型效率和可移植性的关键参与者。从高层次来看，ONNX 的使用涉及以下步骤 −

• 使用任何流行的框架(例如 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn)训练您的模型。
• 将模型转换为 ONNX 格式，确保跨不同平台的兼容性。
• 在 ONNX Runtime 中加载并运行模型以优化推理。

此过程可确保机器学习模型可移植、高效且可在各种环境中部署。通过使用 ONNX，开发人员可以优化工作流程并确保模型在多个框架之间的顺利集成。

什么是互操作性?

机器学习中的互操作性是指不同系统、工具和框架无缝协作的能力。在 ONNX 的背景下，互操作性意味着在一个机器学习框架中训练的模型可以在另一个框架中使用、修改或部署，而无需进行大量调整。

ONNX 的历史和发展

ONNX 最初由 Facebook 的 PyTorch 团队以"Toffee"的名义开发。2017 年 9 月，Facebook 和微软将该项目重新命名为 ONNX 并正式宣布。

目标是创建一个表示机器学习模型的开放标准，以促进更大的协作和创新。 ONNX 得到了 IBM、华为、英特尔、AMD、Arm 和高通等主要科技公司的广泛支持。

ONNX 的主要功能

ONNX 提供了几个关键功能和优势，使其成为 AI 开发人员的理想选择 −

• 标准化:ONNX 为机器学习模型提供了标准化格式，使在不同框架之间移动模型变得更加容易。
• 互操作性:使用 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。这种互操作性对于想要尝试不同工具而不局限于单一生态系统的开发人员来说至关重要。
• 运算符:ONNX 支持广泛的运算符，使其能够准确地表示复杂的模型。
• ONNX 运行时:ONNX 包含一个高性能运行时，可以跨各种硬件平台(从强大的 GPU 到小型边缘设备)优化和执行模型。这确保模型无论在何种部署环境中都能高效运行。
• 社区:ONNX 由强大的开发人员和主要科技公司社区管理，确保持续开发和创新。因此，ONNX 会定期更新以包含新功能和改进。