c‎ > ‎w‎ > ‎

j

Microsoft и Facebook объявили новый проект с открытым исходным кодом, который сегодня направлен на создание общей модели представления для нейронных сетей в различных сред программирования. Вызывается Open Neural Network биржа (ONNX), новый проект позволит обмениваться моделями через Cognitive Toolkit, PyTorch и Caffe2.

ONNX должна помочь решить одну из ключевых проблем в экосистеме машинного обучения прямо сейчас. Существует обилие различных рамок для создания и реализации нейронных сетей и других систем машинного обучения, но они все разные, и они не совместимы друг с другом.

Использование ONNX, это возможно для Facebook, чтобы экспортировать обученную модель, созданную с PyTorch и использовать его с Caffe2 для вывода. Это важно для принятия модели, созданной в исследовании (что-то, что PyTorch это хорошо) и приведения его к производству с Caffe2. Microsoft говорит, что он работает над выпуском версии когнитивного Toolkit (также известный как CNTK), который поддерживает ONNX.

Система работает путем отслеживания того, как нейронная сеть создается с помощью одного из этих структур выполняется во время выполнения, а затем использовать эту информацию, чтобы создать общий вычислительный граф, который может перемещаться вокруг. Это возможно потому, что каждый из этих механизмов производит очень сходный конечный результат, когда дело доходит до вычисления, даже если выше представление уровня отличается.

Сейчас самая большая проблема с ONNX является то, что она не совместима с некоторыми другими популярными рамками машинного обучения, в том числе TensorFlow, которая возникла в Google, и Apache MXNet, которая является предпочтительной основой машинного обучения Амазонки.

Реализация поддержки проекта является нетривиальной, однако. Facebook говорит, что он должен был внести изменения в обоих PyTorch и Caffe2 для того, чтобы поддержать проект. Microsoft и Facebook говорят, что они надеются, что сообщество Open Source поможет им развиваться ONNX, поэтому поддержка для более каркасов будет возможно в будущем.

Кроме того, ONNX не поддерживают некоторые более сложные сети, такие как те, которые создаются в PyTorch с динамическим контролем. Это то, что Facebook планирует добавить в будущем.

#auto

Subpages (1): 8
Comments