ONNX - 設計原則

ONNX（開放神經網路交換）是一個強大而靈活的框架，它能夠實現各種機器學習和深度學習框架之間的互操作性。

它促進模型在不同平臺之間的無縫傳輸，確保在一個環境中訓練的模型可以在另一個環境中用於推理。在本教程中，我們將學習 ONNX 的關鍵設計原則。

支援深度學習和傳統機器學習

ONNX 旨在支援深度學習模型和傳統的機器學習演算法。最初，ONNX 主要關注深度學習，但隨著其生態系統隨著來自不同公司和組織的貢獻而不斷發展壯大，ONNX 開始也支援傳統的機器學習 (ML) 模型。

無論您是使用深度學習中的神經網路還是傳統的機器學習演算法（如決策樹、線性迴歸或支援向量機），您都可以將這些模型轉換為 ONNX 格式。這確保了來自不同領域的模型可以互操作地使用並在不同平臺和環境中部署。

適應快速的技術進步

機器學習和深度學習領域不斷發展，TensorFlow、PyTorch 和 Scikit-Learn 等框架也定期更新。ONNX 的設計非常靈活，能夠跟蹤這些框架的更新和變化，並相應地進行發展。

隨著機器學習框架中引入新的功能和改進，ONNX 也會更新以整合這些進步。這確保了 ONNX 能夠與最新的工具和庫保持相關性和相容性，使使用者能夠利用尖端技術，而無需侷限於特定的框架。

緊湊型跨平臺模型

ONNX 提供了一種緊湊型跨平臺的模型序列化表示。這意味著 ONNX 模型可以輕鬆地在不同的系統和平臺之間儲存、傳輸和載入。ONNX 檔案的緊湊結構有助於減少儲存需求並促進高效的模型共享。

例如，一旦您擁有 ONNX 格式，那麼它就可以在不同的環境中使用，而不管底層硬體或作業系統如何。這種跨平臺功能增強了模型的可移植性和可用性，從而更輕鬆地將它們部署和整合到各種應用程式中。

標準化的良好定義運算子列表

ONNX 使用一個標準化的、良好定義的運算子列表，這些運算子的資訊來自實際使用。這意味著 ONNX 定義了一套在機器學習和深度學習任務中常用的運算子。這些運算子經過仔細標準化，並根據實際用例提供資訊，以確保它們涵蓋模型執行所需的大量操作。