オープンニューラルネットワークエクスチェンジ

オープンニューラルネットワークエクスチェンジ(ONNX)
原作者Facebookマイクロソフト
開発者Linux財団
初回リリース2017年9月 (2017年9月
安定版リリース
1.20.0 [ 1 ] / 2025年12月1日 (2025年12月1日
書かれたC++Python
オペレーティング·システムWindowsLinux
タイプ人工知能エコシステム
ライセンス当初はMITライセンスだったが、後にApacheライセンス2.0に変更された。
Webサイトonnx.ai ウィキデータで編集する
リポジトリ

Open Neural Network ExchangeONNX)[ ˈɒnɪks ] [ 2 ] は、AI分野 におけるイノベーションとコラボレーションを促進するために、機械学習アルゴリズムとソフトウェアツールを表現するためのオープンスタンダードを確立するテクノロジー企業と研究機関のオープンソース人工知能エコシステム[ 3 ]です。ONNXはGitHubで入手できます。

歴史

ONNXは元々Toffee [ 4 ]という名前で、 FacebookPyTorchチームによって開発されました。[ 5 ] 2017年9月にONNXに改名され、FacebookとMicrosoftによって発表されました。[ 6 ]その後、IBMHuaweiIntelAMDArmQualcommがこの取り組みへの支持を発表しました。[ 3 ]

2017年10月、マイクロソフトは、この取り組みに認知ツールキットProject Brainwaveプラットフォームを追加すると発表した。[ 3 ]

2019年11月にONNXはLinux Foundation AIの大学院プロジェクトとして採択されました。[ 7 ]

2020年10月、Zetane SystemsはONNXエコシステムのメンバーになりました。[ 8 ]

意図

この取り組みの目標は次のとおりです。

フレームワークの相互運用性

開発者がフレームワーク間をより簡単に移動できるようにします。これらのフレームワークの中には、高速トレーニング、ネットワークアーキテクチャの柔軟性、モバイルデバイスでの推論など、開発プロセスの特定のフェーズでより望ましいものもあります。[ 6 ]

共有最適化

ハードウェアベンダーなどがONNX表現をターゲットにすることで、複数のフレームワークの人工ニューラルネットワークのパフォーマンスを一度に向上させることができます。 [ 6 ]

コンテンツ

ONNXは推論(評価)に重点を置いた、拡張可能な計算グラフモデル、組み込み演算子、標準データ型の定義を提供します。 [ 6 ]

各計算データフローグラフは、非巡回グラフを形成するノードのリストです。ノードは入力と出力を持ちます。各ノードは演算子の呼び出しです。メタデータはグラフを文書化します。組み込み演算子は、各ONNX対応フレームワークで利用可能になります。[ 6 ]

参照

参考文献