- Suporte a ONNX
- Conversão de formatos
- Autoconversão de dados
- Criação de modelo
- Inicialização do modelo
- Verificação no testador
- OnnxCreate
- OnnxCreateFromBuffer
- OnnxRelease
- OnnxRun
- OnnxGetInputCount
- OnnxGetOutputCount
- OnnxGetInputName
- OnnxGetOutputName
- OnnxGetInputTypeInfo
- OnnxGetOutputTypeInfo
- OnnxSetInputShape
- OnnxSetOutputShape
- Estruturas de dados
Conversão de formatos
O formato ONNX é aberto, permitindo que modelos de várias ferramentas de aprendizado de máquina sejam armazenados nele. Esse formato é suportado por muitas plataformas, incluindo Chainer, Caffee2 e PyTorch.
Uma das ferramentas mais populares para converter modelos no formato ONNX é o ONNXMLTools desenvolvida pela Microsoft.
As instruções para instalar e usar o ONNXMLTools estão disponíveis no GitHub. Atualmente, há suporte para os seguintes pacotes de ferramentas:
- Keras (shell do conversor keras2onnx)
- Tensorflow (shell do conversor tf2onnx)
- scikit-learn (shell do conversor skl2onnx)
- Apple Core ML
- Spark ML (modo experimental)
- LightGBM
- libscm;
- XGBoost;
- H2O
- CatBoost
A instalação do ONNXMLTools é simples e está descrita na página do projeto em https://github.com/onnx/onnxmltools#install, onde há também alguns exemplos de conversão de modelos.onde há também alguns exemplos de conversões de modelos