Open Neural Network eXchange

DeepLearningモデルを表現するためのフォーマット

DLモデルをフレームワーク間で利用するもの

各フレームワークがONNXフォーマットでのモデルの保存・読み込みに対応してれば相互利用ができる

TensorFlowで作ったモデルをChainerで使える。みたいな

MicroSoftとFacebookの共同プロジェクトとして発足

元々はCaffe2とPyTorch間でのものとして開発されてた(?) ref

「おにきす」って読むらしい

仕様がシンプル

階層を持たないフラットなネットワーク記述

NNEFに比べると表現力が劣る

Protocol Buffers形式を採用している

github

IRの仕様

その実体

ONNX Optimizer

Type Denotation

OperatorSet

Conv などのOperatorをまとめて、バージョン付けしたもの

バージョンが有ることでopset v9からHogeが使えるようになりました、みたいな

defaultのもので足りなければ自分で定義できる

バージョン違いを変換する

Value と Node がある ref

この辺を最初の方にもっと調べればよかった

静的単一代入

Loop と If がある

ONNXをvisualizeしてくれるviewer

ブラウザ上でも試せる

ONNX Runtime

ONNX形式のモデルの実行環境

C, C#, C++, Pythonなどの言語環境下で実行可能

ONNX-Chainer

define-by-runなので実際にデータを渡してフォワード計算をするまでモデルが確定されない

ので、 Chain オブジェクトと、そこに流し込む想定のデータの形式や型を渡す必要がある

モデル全体ではなく、パーツごとの仕様もある

対応フレームワーク

ONNXの学習済みモデルを配布している

WebAssemblyとWebGLで実装

[ONNX+

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参考

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