Facebook и Microsoft предложили открытый формат обмена моделями машинного обучения
9 сентября 2017 года
Facebook и Microsoft выступили с инициативой по унификации обмена моделями между разными фреймворками машинного обучения и системами искусственного интеллекта. Итогом стала разработка открытого формата ONNX (Open Neural Network Exchange) для представления моделей глубинного машинного обучения. Эталонная реализация ONNX написана на языке Python и распространяется под лицензией MIT.
В настоящее время возникают ситуации, когда в процессе экспериментов используются те или иные специфичные возможности определённых фреймворков, но при создании конечного продукта требования изменяются и возникает потребность в задействовании иных возможностей или преодолении ограничений. Необходимости возможности предоставляются в других фреймворках, но адаптация для них созданной модели машинного обучения становится трудной задачей, требующей большого объёма ручной работы.
Ожидается, что ONNX станет отправной точкой в построении открытой экосистемы, в которой разработчики моделей машинного обучения и систем искусственного интеллекта не будут привязаны к конкретным инструментам и смогут легко переключаться между различными фреймворками, подбирая для себя оптимальную комбинацию.
ONNX определяет модель расширяемого графа вычислений, а также встроенные операторы и стандартные типы данных. Каждый граф потока данных структурирован в виде списка узлов, оформленных в виде цикличного графа. Узлы имеют один или более входных и выходных потоков. Каждый узел вызывает определённый оператор. Операторы реализуются отдельно, но могут строиться с использованием набора типовых встроенных операторов, переносимых между разными фреймворками. Каждый фреймворк с поддержкой ONNX предоставляет свою реализацию данных операторов для всех поддерживаемых типов данных.
Заявлено о скорой реализации поддержки ONNX во фреймворках Caffe2, PyTorch и CNTK (Cognitive Toolkit). При помощи ONNX модель, натренированная в одном из этих фреймворков, может быть легко перенесена для работы в другом фреймворке. Например, исследователи могут построить экспериментальную модель при помощи PyTorch, обладающего большой гибкостью и широкими возможностями, или при помощи фреймворка ConvNet, позволяющего в интерактивной режиме быстро создавать прототипы, а при создании конечного продукта перенести в Caffe2, отличающегося высокой производительностью и возможностью работы на мобильных устройствах.
Источники
[править]
Любой участник может оформить статью: добавить иллюстрации, викифицировать, заполнить шаблоны и добавить категории.
Любой редактор может снять этот шаблон после оформления и проверки.
Комментарии[править]
Если вы хотите сообщить о проблеме в статье (например, фактическая ошибка и т. д.), пожалуйста, используйте обычную страницу обсуждения.
Комментарии на этой странице могут не соответствовать политике нейтральной точки зрения, однако, пожалуйста, придерживайтесь темы и попытайтесь избежать брани, оскорбительных или подстрекательных комментариев. Попробуйте написать такие комментарии, которые заставят задуматься, будут проницательными или спорными. Цивилизованная дискуссия и вежливый спор делают страницу комментариев дружелюбным местом. Пожалуйста, подумайте об этом.
Несколько советов по оформлению реплик:
- Новые темы начинайте, пожалуйста, снизу.
- Используйте символ звёздочки «*» в начале строки для начала новой темы. Далее пишите свой текст.
- Для ответа в начале строки укажите на одну звёздочку больше, чем в предыдущей реплике.
- Пожалуйста, подписывайте все свои сообщения, используя четыре тильды (~~~~). При предварительном просмотре и сохранении они будут автоматически заменены на ваше имя и дату.
Обращаем ваше внимание, что комментарии не предназначены для размещения ссылок на внешние ресурсы не по теме статьи, которые могут быть удалены или скрыты любым участником. Тем не менее, на странице комментариев вы можете сообщить о статьях в СМИ, которые ссылаются на эту заметку, а также о её обсуждении на сторонних ресурсах.
