投稿日: Nov 16, 2017
Open Neural Network Exchange (ONNX) はディープラーニングモデルをエンコードするためのオープンソース形式です。ONNX-MXNet オープンソースの Python パッケージが利用可能になりました。これにより、開発者は PyTorch、CNTK、Caffe2 など他のフレームワークでモデルを構築およびトレーニングし、それらのモデルを Apache MXNet にインポートして、MXNet の高度に最適化されたエンジンを使用して推論のために実行できます。
ONNX はニューラルネットワークの計算グラフ、およびグラフ内で使用される演算子の広範なリストの形式を定義します。拡大中のフレームワークリスト、ハードウェアベンダー、ディープラーニングの開発を手掛ける開発者などにサポートされている ONNX は、容易にフレームワーク間を移動し、目の前の課題に最適なフレームワークを選別することができます。
AWS は、Facebook、Microsoft、そしてディープラーニングコミュニティと協力し、ディープラーニングのユーザーが利用しやすい便利なものにするよう、ONNX 形式の開発に取り組んでいます。
MXNet により、ユーザーによるモデルのインポートと推論のための実行が簡単になります。ONNX-MXNet GitHub レポジトリのこちらの例を使用して、ONNX をお試しください。また、ネットワークグラフや演算子がエンコードされる方法については、ONNX をご覧ください。シェアしたいアイデアがあれば、お知らせください!