Publié le: Nov 16, 2017
Open Neural Network Exchange (ONNX), est un format open source permettant d'encoder des modèles d'apprentissage profond. Le package Python open source ONNX-MXNet est désormais accessible aux développeurs et permet d'élaborer et de former des modèles avec d'autres infrastructures, telles que PyTorch, CNTK ou Caffe2 et d'importer ces modèles dans Apache MXNet pour les exécuter à des fins d'inférence en utilisant le moteur hautement optimisé de MXNet.
ONNX définit le format du graphique de calcul de réseaux de neurones, ainsi que le format d'une liste étendue d'opérateurs utilisés dans le graphique. Le format ONNX est pris en charge par un nombre croissant d'infrastructures et de fournisseurs matériels, les développeurs travaillant sur l'apprentissage profond peuvent ainsi changer d'infrastructure facilement, choisissant celle qui correspond le mieux à la tâche en cours.
AWS travaille avec Facebook, Microsoft et la communauté de l'apprentissage profond pour développer davantage le format ONNX et le rendre utile et accessible aux professionnels de l'apprentissage profond.
Grâce à MXNet, il est facile pour les utilisateurs d'importer des modèles et de les exécuter à des fins d'inférence. Essayez ONNX à l'aide de cet exemple du référentiel GitHub ONNX-MXNet. Consultez également ONNX pour en savoir plus sur comment les graphiques de réseau et les opérateurs sont encodés. Les contributions sont les bienvenues !