Veröffentlicht am: Nov 16, 2017
Open Neural Network Exchange (ONNX) ist ein Open-Source-Format zur Kodierung von Deep-Learning-Modellen. Das Open-Source-Python-Paket ONNX-MXNet ist jetzt für Developer verfügbar, um Modelle mit anderen Frameworks wie PyTorch, CNTK oder Caffe2 zu erstellen und Schulungen durchzuführen und diese Modelle in Apache MXNet zu importieren, zur Verwendung als Inferenz mit der hoch optimierten Engine von MXNet.
ONNX definiert das Format für den Berechnungsgraphen des neuronalen Netzwerks sowie das Format für eine umfangreiche Liste von Operatoren, die innerhalb des Graphen verwendet werden. Da ONNX von einer wachsenden Liste von Frameworks und Hardwareanbietern unterstützt wird, können Developer, die sich mit Deep Learning befassen, einfach zwischen Frameworks wechseln und das Framework auswählen, das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignet ist.
AWS arbeitet mit Facebook, Microsoft und der Deep-Learning-Community zusammen, um das ONNX-Format weiterzuentwickeln und es für Deep-Learning-Nutzer zugänglich und nützlich zu machen.
MXNet macht es Benutzern einfach, Modelle zu importieren und sie als Inferenz auszuführen. Versuchen Sie ONNX mit diesem Beispiel aus dem ONNX-MXNet GitHub repo zu verwenden. Schauen Sie sich auch ONNX an, um zu erfahren, wie Netzwerkgraphen und Operatoren codiert werden. Beiträge sind willkommen!