Cognitive Toolkit (CNTK) : ONNX 1.0 の発表 – AI のためのオープン・エコシステム (翻訳)

# Cognitive Toolkit (CNTK) : ONNX 1.0 の発表 – AI のためのオープン・エコシステム (翻訳)

>深層学習フレームワーク間のポータビリティを実現する ONNX が 12月5日に v1.0 として正式に製品リリースされました。Microsoft 社も Cognitive Toolkit の ONNX のサポートを以下のように併せて発表していますので :

>* [Announcing ONNX 1.0 – An open ecosystem for AI]
(https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/12/announcing-onnx-1-0-open-ecosystem-ai/) (Posted on December 5, 2017 by Prasanth Pulavarthi)

>ご参考まで、翻訳しておきました。簡単なチュートリアルも用意されています。


◆ **本日 (12/05) Open Neural Network Exchange (ONNX) が製品リリース (= production-ready) となりましたことを発表致します**。
ONNX は Microsoft が共同開発した AI エコシステムにおける、相互運用性と革新のためのオープンソースのモデル記述 (= representation) です。ONNX フォーマットは AI を総ての人に対してより利用しやすく価値あるものにするオープン・エコシステムの基礎となります : 開発者は彼らのタスクのために適切なフレームワークを選択することができ、フレームワーク作成者は革新的な拡張に集中することができ、そしてハードウェアベンダーは最適化を効率化できます。

ONNX は安定的な仕様を提供します、開発者はそれに対して実装することが可能です。
私たちは [初期の発表](https://www.microsoft.com/en-us/cognitive-toolkit/blog/2017/09/microsoft-facebook-create-open-ecosystem-ai-model-interoperability/) 以来、vision を含む多くの AI アプリケーションで動作するように、コミュニティからのフィードバックを含めて、多くの更新と拡張を組み入れてきました。
ONNX はまた ONNX-ML profile も含みます、これは深層学習に加えて古典的な機械学習のためのサポートを提供します。

私たちはまた **Microsoft Cognitive Toolkit の ONNX のサポートも発表しています**。
今では <font color="red">ONNX モデルを Cognitive Toolkit にインポートしたりモデルを ONNX フォーマットにエクスポートすることができます</font>。
Cognitive Toolkit の [最新版](https://github.com/microsoft/cntk) をインストールして ONNX モデルを [インポート](https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/OnnxCntkImport.ipynb) して [エクスポート](https://github.com/onnx/tutorials/blob/master/tutorials/CntkOnnxExport.ipynb) するためのチュートリアルを試すことを奨励します。
ONNX がどのようにネイティブ・サポートされるかを示すコード・スニペットがここにあります :

```python
# ONNX モデルをロードして入力画像を分類します。
model = C.Function.load(filename, format=C.ModelFormat.ONNX) 
image_data = np.ascontiguousarray(np.transpose(image_data, (2, 0, 1))) 
result = np.squeeze(model.eval({model.arguments[0]:[image_data]})) 
 
# モデルを ONNX フォーマットにセーブします。 
mymodel = create_my_model() 
output_file_path = R”mymodel.onnx“ 
mymodel.Save(output_file_path, format=C.ModelFormat.ONNX) 
```

Caffe2, PyTorch, そして MXNet に対する完全な ONNX サポートは Facebook と Amazon Web Services によりリリースされるでしょう。
コミュニティもまた connector に寄与しており visualizer のような ONNX モデルで動作するツールも作成しています。当初から成長中のコミュニティ・サポートは、ONNX へのサポートを表明した多くのパートナーに影響を与えています。

貴方たちが作成する ONNX を統合するツールと製品を見ることを期待しています。
私たちはより有用になるように ONNX の将来のバージョンに更なる機能とサポートを追加するためにコミュニティとともに作業していきます。

Microsoft においては、(オープンな AI エコシステムとともに任意のプラットフォーム上で任意の言語を使用して) AI の優位点を総ての開発者にもたらすことが、総ての人に対して AI をより利用しやすく価値あるものとすることを確実にする手助けとなることを信じています。ONNX 及び [Azure Machine Learning](https://azure.microsoft.com/en-us/services/machine-learning-services/) と [Visual Studio Tools for AI](https://www.visualstudio.com/downloads/ai-tools-vs/) のような他の [Azure AI サービス、インフラとツール](https://azure.microsoft.com/en-us/overview/ai-platform/?v=17.42w) の利用により、開発者とデータ・サイエンティストは新しいエキサイティングな AI 革新をより速く広めることができるでしょう。

更に学習して ONNX の活動に参加するためには http://onnx.ai を訪問することをコミュニティに勧めます。
また [Facebook](https://www.facebook.com/onnxai/) と Twitter の [@onnxai](https://twitter.com/onnxai) で ONNX の更新を取得することもできます。



**他のリンク**

- AWS blog: https://aws.amazon.com/blogs/ai/announcing-the-availability-of-onnx-1-0/ 
- Facebook blog: https://research.fb.com/onnx-v1-released/ 


**以上**