ONNX使機器學習模型可移植，可共享

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ONNX使機器學習模型可移植，可共享

微軟和Facebook的機器學習模式格式旨在讓開發者自由選擇框架，并共享訓練有素的模型，而不用麻煩

Microsoft和Facebook已經宣布了一個聯合項目，使數據分析師更容易地在不同的機器學習框架之間交換經過培訓的模型。

開放神經網絡交換（ONNX）格式旨在提供一種常用的方式來表示神經網絡所使用的數據。大多數框架都有自己的特定模型格式，只能通過轉換工具與來自其他框架的模型配合使用, 灰鴿子, 監控軟件。

ONNX允許在框架之間自由交換模型，而不需要轉換過程。在一個框架上訓練的模型可以用于另一個框架的推論。

微軟聲稱ONNX格式提供了超越之外的優勢，無需在模型格式之間進行轉換。例如，它允許開發人員選擇反映工作和工作流程的框架，因為每個框架都針對不同的用例進行優化：“快速培訓，支持靈活的網絡架構，在移動設備上推論等”。

Facebook指出，已經有幾個關鍵框架開始支持ONNX。 Caffe2，PyTorch（Facebook的兩個項目）和Cognitive Toolkit（微軟的項目）將在9月份的某個時候提供支持。據Facebook的說法，“將允許在其中一個框架中訓練的模型被導出到另一個框架中進行推理。”

ONNX支持版本的第一波不會覆蓋所有的門外。在PyTorch的案例中，Facebook指出，“PyTorch中的一些更先進的程序，如具有動態流量控制的程序”，將不會從ONNX支持中獲益匪淺，遠程控制, 灰鴿子遠程控制軟件。

現在還沒有立即清楚ONNX型號的大小與已經普遍使用的尺寸形狀相符。例如，蘋果公司的核心ML格式是由蘋果公司設計的，因此可以將最小型但精確的型號部署到像iPhone這樣的最終用戶設備上。但是核心ML是專有的。 ONNX的長期目標之一是為了更容易地提供模型來推斷多種目標。