オープンニューラルネットワークエクスチェンジ

Open Neural Network Exchange ( ONNX ) [ ˈɒnɪks ] ^{[ 2 ]} は、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し、機械学習モデルを表現するための標準フォーマットを可能にする、テクノロジー企業と研究機関からなるオープンソースの人工知能エコシステム^{[ 3 ] です}。ONNX はGitHubで入手できます。

ONNXは元々Toffee ^{[ 4 ]}という名前で、 FacebookのPyTorch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、IBM、Huawei、Intel、AMD、Arm、Qualcommがこのイニシアチブへの支持を発表しました。^{[ 3 ]}

2017年10月、マイクロソフトは、同社のCognitive ToolkitとProject Brainwaveプラットフォームをこのイニシアチブに追加すると発表した。^{[ 3 ]}

2019年11月、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となった。^{[ 8 ]}

この取り組みの目標は以下のとおりです。

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 ]}コンテナ形式はProtocol Buffersです。^{[ 9 ]}

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。ノードには入力と出力があります。各ノードは演算子への呼び出しです。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 サポートフレームワークで利用可能になります。^{[ 6 ]}

ONNX モデルは、PyTorch やTensorFlowなどの単一のフレームワークでトレーニングし、ONNX にエクスポートできます。この形式により、モデルをトレーニング フレームワークからテストやデプロイのために他の環境に転送できます。モデルが ONNX 形式になると、さまざまなランタイム システムや、GPUや専用の AI アクセラレータなどのさまざまなハードウェア プラットフォームで実行できます。共通の形式を使用することで、同じモデル表現を複数のシステムやフレームワークで使用できます。^{[ 10 ]}

• ニューラルネットワーク交換フォーマット
• ディープラーニングソフトウェアの比較
• 予測モデルマークアップ言語（PMML）—XMLベースの予測モデル交換フォーマット
• PicklingToolsは、C++およびPythonシステム間で情報を迅速かつ容易に共有できるようにするための、オープンソースのツール群です。

• Boyd, Eric (2017-09-07). 「MicrosoftとFacebookがAIモデルの相互運用性のためのオープンなエコシステムを構築 – Microsoft Cognitive Toolkit」 . Microsoft Cognitive Toolkit . 2017-10-11に取得。
• onnx: Open Neural Network Exchange、Open Neural Network Exchange、2017年10月11日、 2017年10月11日取得