Fogalomtár

Open Neural Network Exchange (ONNX)

Mi a(z) Open Neural Network Exchange (ONNX)?

Az Open Neural Network Exchange (ONNX) a gépi tanulási modellek nyílt fájlformátuma, amelyet 2017-ben a Microsoft és a Facebook (ma Meta) mutatott be, és amelyet ma az LF AI & Data Foundation üzemeltet. Egy PyTorchban betanított modellt például exportálni lehet ONNX-be, és más eszközökkel vagy futtatókörnyezetekkel – például az ONNX Runtime-mal – lehet futtatni. Ez megkönnyíti a keretrendszerek közötti váltást és a különböző hardvereken való üzembe helyezést.

Témák

formátum
átjárhatóság
nyílt forráskód

Próbálja ki a KI.ordót

Ügynökök, munkafolyamatok és sablonok egyetlen munkaterületen – ingyenes, 24 órás demó.

Demó indítása

← Minden fogalom

Kapcsolódó fogalmak

PyTorch

A PyTorch egy nyílt forráskódú keretrendszer gépi tanuláshoz és mélytanuláshoz a Python programozási nyelvben. Eredetileg a Metánál (akkor még Facebook) fejlesztették, 2022 óta pedig a Linux Foundation égisze alatt működő PyTorch Foundation gondozza. A PyTorchot széles körben használják a kutatásban és az iparban, mert rugalmasan építhetők vele modellek, taníthatók GPU-kon, és lépésről lépésre tesztelhetők; számos ismert nyelvi és képi modell készült vele.

keretrendszer
mélytanulás
+1

TensorFlow

A TensorFlow a Google által fejlesztett és 2015-ben kiadott nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer. Neurális hálózatok építésére, tanítására és üzembe helyezésére használják alkalmazásokban, szervereken vagy mobileszközökön. A Keras könnyen használható magas szintű felületet biztosít; tipikus felhasználási területei a képosztályozás, az előrejelzés és az ajánlórendszerek.

Framework
Mélytanulás
+1

MXNet

Az Apache MXNet egy nyílt forráskódú mélytanulási keretrendszer volt, amely hatékonyan tudott modelleket tanítani több GPU-n és gépen, Python, C++, R, Scala és más nyelvek felületeivel. Az Amazon Web Services néhány évig előnyben részesített keretrendszerként támogatta. Az Apache Software Foundation 2023 szeptemberében megszüntette a projektet, és 2024 februárjára áthelyezte az Apache Atticba; többé nem fejlesztik. A meglévő modelleket általában más keretrendszerekre telepítik át.

keretrendszer
mélytanulás
+1

Scikit-learn

A Scikit-learn egy nyílt forráskódú Python-könyvtár a klasszikus gépi tanuláshoz. Egységes eszközöket kínál osztályozáshoz, regresszióhoz, klaszterezéshez, dimenziócsökkentéshez, adat-előfeldolgozáshoz és modellértékeléshez, például keresztvalidációhoz. A NumPyra és a SciPyra épül, és egyszerű, egységes felületének köszönhetően széles körben használják az oktatásban, a kutatásban és a gyakorlatban. Mély neurális hálózatokhoz általában inkább a PyTorch vagy a TensorFlow keretrendszert választják.

Python
könyvtár
+1