ONNX - 轉換庫
ONNX（開放神經網路交換）是一種開源格式，用於表示機器學習模型，實現模型在各種框架之間的交換。透過將模型轉換為 ONNX，您可以使用單個執行時來部署它們，從而增強跨平臺的靈活性和可移植性。
在本教程中，我們將學習 ONNX 中的轉換庫，探索不同機器學習框架中可用的工具。
轉換庫簡介
一個轉換庫是一個工具，它可以幫助將模型的邏輯從其原始框架（如 TensorFlow 或 scikit-learn）轉換為 ONNX 格式。這些庫確保轉換後的模型的預測結果與原始模型的預測結果完全相同或非常接近。
如果沒有這些轉換器，您將不得不手動重寫模型的部分內容，這將需要大量的時間和精力。
為什麼轉換庫很重要？
- 簡化模型轉換：轉換庫自動化了將機器學習模型的預測轉換為 ONNX 格式的複雜任務。
- 準確性：這些庫旨在在轉換後保持模型預測的準確性。
- 節省時間：手動在 ONNX 中實現模型部分可能非常耗時。轉換庫透過自動處理大部分轉換來加快此過程。
- 模型部署靈活性：轉換後為ONNX格式後，模型可以在各種平臺和裝置上執行，從而更容易在生產環境中部署它們。
可用的轉換庫
不同的機器學習框架需要不同的轉換工具。以下是一些常用的庫：
- sklearn-onnx 將 scikit-learn 模型轉換為 ONNX 格式。如果您有一個 scikit-learn 模型，此工具確保該模型在 ONNX 格式下也能正常工作。
- tensorflow-onnx 此庫將 TensorFlow 模型轉換為 ONNX 格式。它簡化了使用 TensorFlow 構建的深度學習模型的轉換過程。
- onnxmltools 此庫可以轉換來自各種庫的模型，包括 LightGBM、XGBoost、PySpark 和 LibSVM。
- torch.onnx 它將 PyTorch 模型轉換為 ONNX 格式。PyTorch 使用者可以使用 ONNX 執行時轉換他們的模型以進行跨平臺部署。
轉換中的常見挑戰
這些庫需要頻繁更新以匹配 ONNX 的新版本以及它們支援的原始框架。為了保持相容性，這每年可能發生 3-5 次。
- 框架特定工具：每個轉換器都設計用於與特定框架一起工作。例如，tensorflow-onnx 僅適用於 TensorFlow，而 sklearn-onnx 僅適用於 scikit-learn。
- 自定義元件：如果您的模型具有自定義層，您可能需要編寫自定義程式碼來在轉換過程中處理這些層。這可能會使過程更加困難。
- 非深度學習模型：轉換來自 scikit-learn 等庫的模型可能很棘手，因為它們依賴於 NumPy 或 SciPy 等外部工具。您可能需要手動為模型的某些部分新增轉換邏輯。
轉換庫的替代方案
編寫框架特定轉換器的替代方法是使用標準協議，這些協議可以提高多個庫的程式碼可重用性。一個這樣的協議是陣列 API 標準，它標準化了 NumPy、JAX、PyTorch 和 CuPy 等多個庫中的陣列操作。
ndonnx
支援使用 ONNX 後端執行，併為符合陣列 API 標準的程式碼提供即時 ONNX 匯出功能。對於希望以最少的自定義程式碼整合 ONNX 匯出功能的使用者來說，它是理想的選擇。
它減少了對框架特定轉換器的需求。提供了一種簡單、類似 NumPy 的方法來構建 ONNX 模型。
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