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「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>深層学習（deep learning）]]
*目次 [#hedcc71a]
#contents
*概要 [#pa443c1e]
Open Neural Network Exchange (ONNX)
-機械学習フレームワーク（FX）間において相互運用を可能にす...
-オープンソースの機械学習や人工知能のモデルを表現する為の...
-フォーマットとは、モデルを記述する統一インターフェースの...
-2017年9月に、FacebookとMicrosoftが、このプロジェクトを始...
*詳細 [#v78a1f86]
-各フレームワークは学習したモデルをONNX形式で出力する。
-プラットフォームはONNX実行環境を提供し、どこでもモデル推...
**開発の背景 [#z3f893b1]
推論（評価）に焦点を当て、
-拡張可能な計算グラフモデル
-組み込み演算子
-標準データ型の定義
を提供する。
***FXの相互運用性 [#xf2edefd]
開発者が複数のFXでのデータのやり取りを簡単に行えるように...
-開発工程や機械学習の高速処理、
-モバイルデバイスでの推論などの特定の段階において、
***最適化の共有 [#l5af43d7]
ONNXを対象に調整すれば、複数のFXにおけるDNNのパフォーマン...
**2つのサブ仕様 [#o3aebbae]
***IR [#s3469d01]
Intermediate Representation (IR)は~
ONNXの基本データ型と計算グラフを定義するサブ仕様
-基本データ型 FLOAT, INT8, BFLOAT16 等
-入出力 Tensor, Sequence, Map
-計算グラフ Model, Graph, Node 等の要素
を定義する。
***Operator [#y1fa40fd]
-[[IR]]はONNX Operatorで定義される標準演算子に追加して、~
独自の拡張演算子を受け入れられるように設計されている。
-ビルトイン演算子はサブ仕様 Operator specifications~
により3種類の演算子セット（Opset）が定義されている。
--ai.onnx（Default
--ai.onnx.ml
--ai.onnx.training
**ONNX Runtime（ORT） [#d10cc611]
-様々な環境におけるONNXモデルの推論・学習高速化を目的とし...
-プラットフォームを問わず単一のRuntime APIを介してONNXモ...
-またデプロイ環境に合わせた最適化を自動でおこなう。
-アクセラレータ・ランタイム抽象化とパフォーマンス最適化の...
ONNXモデルの自動分割と最適アクセラレータによるサブモデル...
*参考 [#z00b309b]
-ONNX | Home~
https://onnx.ai/
-Open Neural Network Exchange - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/Open_Neural_Network_Exchange
終了行:
「[[.NET 開発基盤部会 Wiki>http://dotnetdevelopmentinfras...
-[[戻る>深層学習（deep learning）]]
*目次 [#hedcc71a]
#contents
*概要 [#pa443c1e]
Open Neural Network Exchange (ONNX)
-機械学習フレームワーク（FX）間において相互運用を可能にす...
-オープンソースの機械学習や人工知能のモデルを表現する為の...
-フォーマットとは、モデルを記述する統一インターフェースの...
-2017年9月に、FacebookとMicrosoftが、このプロジェクトを始...
*詳細 [#v78a1f86]
-各フレームワークは学習したモデルをONNX形式で出力する。
-プラットフォームはONNX実行環境を提供し、どこでもモデル推...
**開発の背景 [#z3f893b1]
推論（評価）に焦点を当て、
-拡張可能な計算グラフモデル
-組み込み演算子
-標準データ型の定義
を提供する。
***FXの相互運用性 [#xf2edefd]
開発者が複数のFXでのデータのやり取りを簡単に行えるように...
-開発工程や機械学習の高速処理、
-モバイルデバイスでの推論などの特定の段階において、
***最適化の共有 [#l5af43d7]
ONNXを対象に調整すれば、複数のFXにおけるDNNのパフォーマン...
**2つのサブ仕様 [#o3aebbae]
***IR [#s3469d01]
Intermediate Representation (IR)は~
ONNXの基本データ型と計算グラフを定義するサブ仕様
-基本データ型 FLOAT, INT8, BFLOAT16 等
-入出力 Tensor, Sequence, Map
-計算グラフ Model, Graph, Node 等の要素
を定義する。
***Operator [#y1fa40fd]
-[[IR]]はONNX Operatorで定義される標準演算子に追加して、~
独自の拡張演算子を受け入れられるように設計されている。
-ビルトイン演算子はサブ仕様 Operator specifications~
により3種類の演算子セット（Opset）が定義されている。
--ai.onnx（Default
--ai.onnx.ml
--ai.onnx.training
**ONNX Runtime（ORT） [#d10cc611]
-様々な環境におけるONNXモデルの推論・学習高速化を目的とし...
-プラットフォームを問わず単一のRuntime APIを介してONNXモ...
-またデプロイ環境に合わせた最適化を自動でおこなう。
-アクセラレータ・ランタイム抽象化とパフォーマンス最適化の...
ONNXモデルの自動分割と最適アクセラレータによるサブモデル...
*参考 [#z00b309b]
-ONNX | Home~
https://onnx.ai/
-Open Neural Network Exchange - Wikipedia~
https://ja.wikipedia.org/wiki/Open_Neural_Network_Exchange
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