ONNX - 简介
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。其主要目标是使开发人员能够更轻松地在不同的机器学习框架之间移动模型，从而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。这种广泛的支持使得更容易表示复杂模型并将它们在不同的框架之间转换，例如 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn。
ONNX 在 AI 社区中被广泛采用，并且已成为提高机器学习模型效率和可移植性的关键因素。在高级别上，ONNX 使用涉及以下步骤 -
- 训练您的模型，可以使用任何流行的框架，例如 PyTorch、TensorFlow 或 scikit-learn。
- 将模型转换为 ONNX 格式，确保跨不同平台的兼容性。
- 在 ONNX 运行时加载并运行模型，以实现优化的推理。
此过程确保机器学习模型具有可移植性、效率并准备好部署到各种环境中。通过使用 ONNX，开发人员可以优化工作流程并确保模型跨多个框架的顺利集成。
什么是互操作性？
机器学习中的互操作性是指不同系统、工具和框架能够无缝协同工作的能力。在 ONNX 的上下文中，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 团队开发，名为“Toffee”。在 2017 年 9 月，Facebook 和微软将该项目重新命名为 ONNX 并正式宣布。
目标是创建一个用于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 获得了主要科技公司的广泛支持，包括 IBM、华为、英特尔、AMD、Arm 和高通。
ONNX 的关键特性
ONNX 提供了一些关键特性和优势，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，使模型更容易在不同的框架之间移动。
- 互操作性：使用 ONNX，模型可以在一个框架中训练，然后在另一个框架中使用，从而增强模型开发和部署的灵活性。这种互操作性对于希望尝试不同工具而又不局限于单个生态系统的开发人员至关重要。
- 运算符：ONNX 支持各种运算符，使其能够准确地表示复杂模型。
- ONNX 运行时：ONNX 包括一个高性能运行时，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。这确保了模型能够高效运行，而不管部署环境如何。
- 社区：ONNX 由强大的开发人员和主要科技公司组成的社区管理，确保持续的开发和创新。因此，ONNX 会定期更新以包含新功能和改进。
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