ONNX 教程
ONNX 教程
ONNX（開放神經網路交換）是一種開源格式，旨在表示機器學習模型，允許它們在不同的框架之間無縫轉移。透過提供標準化格式，ONNX 允許開發者使用各種工具和庫，最佳化工作流程並增強模型互操作性。
我們的ONNX 教程幫助您學習 ONNX，從理解其核心概念到在 TensorFlow、PyTorch 和 scikit-learn 等流行框架之間轉換模型。
ONNX 最初由 Facebook 的 PyTorch 團隊以 Toffee 的名稱開發，於 2017 年 9 月由 Facebook 和 Microsoft 重新命名並宣佈為 ONNX。
為什麼要學習 ONNX？
ONNX 解決了深度學習和機器學習領域的一個主要挑戰，尤其是在工具、框架和執行時的碎片化方面。AI 開發人員經常發現自己被鎖定在 TensorFlow、PyTorch 或其他特定生態系統中，ONNX 透過允許模型在不同的平臺之間共享而無需重新訓練或大量修改來提供解決方案。
ONNX 定義了一套通用的運算元（機器學習和深度學習模型的構建塊）和統一的檔案格式。這種標準化允許模型在一個框架中訓練，然後輕鬆地在另一個框架中使用或部署，從而增強了 AI 開發的靈活性。
ONNX 執行時及應用
ONNX 不僅僅是關於不同框架之間的互操作性，它還包括 ONNX 執行時，這是一個高效能引擎，可以在各種硬體平臺上最佳化和執行 ONNX 模型。無論是將模型部署在強大的 GPU 上進行大規模推理，還是在 Jetson Nano 等小型邊緣裝置上，ONNX 執行時都能確保模型高效執行。
ONNX 的優勢有哪些？
以下是 ONNX 的主要優勢：
互操作性：使用 ONNX，模型可以在一個框架中訓練，然後在另一個框架中使用，這增強了模型開發和部署的靈活性。
平臺獨立性：ONNX 包含一個高效能的生態系統，可以在各種硬體平臺上最佳化和執行模型。這確保了模型高效執行，無論部署環境如何。
預訓練模型：ONNX 提供了各種在大型資料集上預訓練的模型，從而節省了時間和計算資源。
運算元：ONNX 提供了一套通用的運算元，用於將來自各種框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的操作對映到標準化的 ONNX 格式。
社群支援：ONNX 由強大的開發者社群和主要的科技公司管理，確保持續發展和創新。
定期更新：ONNX 由大型開發者社群和主要的科技公司管理，定期更新以包含新功能和改進。
ONNX 的設計原則是什麼？
以下是 ONNX 的關鍵設計原則：
ONNX 旨在支援深度學習模型和傳統機器學習演算法。
ONNX 能夠適應快速的科技進步。
ONNX 為模型序列化提供了一種緊湊且跨平臺的表示。
ONNX 使用標準化的、定義明確的運算元列表，這些列表根據實際使用情況確定。
ONNX 檔案格式
ONNX 檔案格式是表示來自不同框架的機器學習模型的靈活方法。ONNX 檔案包含以下元件：
模型
版本資訊
元資料
無環計算資料流圖
圖
輸入和輸出
計算節點列表
圖名稱
計算節點
輸入
輸出
運算元
運算元引數
誰應該學習 ONNX？
本ONNX 教程將幫助希望在不同平臺上開發應用程式的學生和專業人士。
機器學習工程師和資料科學家：熟悉構建、訓練和部署機器學習模型，並希望增強模型可移植性和框架互操作性的人員。
AI 開發人員：希望最佳化其機器學習模型以適應不同環境或將其整合到各種平臺的開發人員。
研究人員：探索機器學習的新框架和工具，需要支援無縫模型共享和部署的格式的個人。
學習 ONNX 的先決條件
在深入學習本教程之前，建議您對機器學習概念有基本的瞭解，包括熟悉模型、層和訓練過程，這將使您更容易掌握 ONNX 模型結構。
至少熟悉一個流行的機器學習框架（例如 TensorFlow、PyTorch 或 scikit-learn）是有益的，尤其是在將模型轉換為 ONNX 和從 ONNX 轉換模型時。
此外，基本的 Python 程式設計技能是必不可少的，因為 ONNX 通常與基於 Python 的工具和庫一起使用。雖然不是強制性的，但熟悉深度學習架構和技術對於處理 ONNX 中更復雜的模型是推薦的。
關於 ONNX 的常見問題
關於 ONNX，有一些非常常見的疑問 (FAQ)，本節嘗試簡要解答。
ONNX，也稱為開放神經網路交換，是一種開源格式，旨在表示機器學習模型。它為來自不同框架（如 TensorFlow、PyTorch、scikit-learn、Keras、Chainer 等）的機器學習模型提供標準格式。一旦模型採用 ONNX 格式，它就能幫助您在各種平臺和裝置上更快、更有效地執行機器學習模型。
ONNX 運算元是定義機器學習模型中計算的基本塊，它將來自各種框架（如 TensorFlow、PyTorch 等）的操作對映到標準化的 ONNX 格式。每個運算元都定義了一種特定型別的操作，例如數學計算、資料處理或神經網路層。
運算元由<名稱，域，版本>標識。
ONNX 模型庫是一個儲存庫，其中包含可供下載和推理的預訓練模型集合。這些模型是在大型資料集上訓練的，並以 ONNX 格式提供，允許您在不同的框架和平臺上使用它們，而無需擔心模型轉換或相容性問題。
ONNX 執行時是一個高效能引擎，旨在高效執行 ONNX 模型。它是一個幫助更快、更有效地執行機器學習模型的工具。它適用於 Windows、Mac 和 Linux 等不同平臺，並且可以使用各種型別的硬體（例如 CPU 和 GPU）來加快模型速度。ONNX 執行時支援來自 PyTorch、TensorFlow 和 scikit-learn 等流行框架的模型，從而可以輕鬆地在不同的環境之間移動模型。
使用任何流行的框架訓練您的模型。
使用轉換庫將訓練後的模型轉換為 ONNX 格式。
然後在 ONNX 執行時中載入和執行 ONNX 模型以最佳化效能。
轉換庫是一種工具，它將機器學習模型的邏輯從其原始框架（如 TensorFlow 或 scikit-learn）轉換為 ONNX 格式。
對於 TensorFlow、scikit-learn 和 Pytorch 等不同的機器學習框架，需要不同的轉換庫。以下是 ONNX 中一些流行的轉換庫：
Sklearn-onnx
tensorflow-onnx
onnxmltools
torch.onnx