- ONNX支持
- 格式转换
- 自动数据类型转换
- 创建模型
- 运行模型
- 运行策略测试
- OnnxCreate
- OnnxCreateFromBuffer
- OnnxRelease
- OnnxRun
- OnnxGetInputCount
- OnnxGetOutputCount
- OnnxGetInputName
- OnnxGetOutputName
- OnnxGetInputTypeInfo
- OnnxGetOutputTypeInfo
- OnnxSetInputShape
- OnnxSetOutputShape
- 数据结构
Format Conversion(格式转换)
ONNX是一个开放格式,允许使用来自不同机器学习工具包的模型。许多框架都支持该格式,包括Chainer、 Caffee2和PyTorch。
将模型转换为ONNX格式的最受欢迎的工具之一是微软ONNXMLTools。
ONNXMLTools安装和使用说明可在 GitHub repo中获得。目前支持以下工具包:
- Keras (a wrapper of keras2onnx converter)
- Tensorflow (a wrapper of tf2onnx converter)
- scikit-learn (a wrapper of skl2onnx converter)
- Apple Core ML
- Spark ML (experimental)
- LightGBM
- libscm;
- XGBoost;
- H2O
- CatBoost
ONNXMLTools可以轻松安装。有关安装细节和模型转换示例,请参阅项目页https://github.com/onnx/onnxmltools#install。