ONNX

ONNX (Open Neural Network Exchange) — bu neyron tarmoqlarni yaratishni chuqur oʻrgatuvchi ochiq kodli dasturiy taʼminot kutubxonasi hisoblanadi. ONNX II-ishlab chiqaruvchilari yordamida sunʼiy intellekt ishlab chiquvchilari turli xil vositalar oʻrtasida model almashishlari va ushbu vositalarning eng yaxshi kombinatsiyasini tanlashlari mumkin. ONNX ochiq kodli loyiha sifatida Microsoft, Facebook, Amazon va boshqa hamkorlar tomonidan birgalikda ishlab chiqiladi va qoʻllab-quvvatlanadi.

ONNX modellarni bir muhitda oʻqitish, soʻngra yuzni, imo-ishoralarni, obyektni aniqlash va boshqa muhitga oʻtkazish imkonini beradi. Bu ishlab chiquvchilarga vositalarning toʻgʻri kombinatsiyasidan foydalanish imkonini beradi.

ONNX Model Zoo — bu ONNX formatida mavjud boʻlgan, oldindan chuqur oʻrgatilgan oʻqish modellarining toʻplami hisoblanadi. Modelni oʻrgatish va mos modelni yaratish uchun har bir model IPython interaktiv qobigʻi bilan qoʻyiladi. Eslatma kitoblar Pythonda yoziladi va oʻquv maʼlumotlar toʻplamiga havolalar, shuningdek, model arxitekturasini tavsiflovchi asl ilmiy hujjat havolalarini oʻz ichiga oladi.

 ONNX.js 
ONNX.js brauzerlarda va Node.js da ONNX modelini ishga tushirish uchun JavaScript kutubxonasi hisoblanadi. ONNX.js yordamida veb-ishlab chiquvchilar oldindan oʻqitilgan ONNX modellarini toʻgʻridan-toʻgʻri veb-brauzerda birlashtirishlari va sinab koʻrishlari mumkin. Bu quyidagi afzalliklarga ega: server va mijoz oʻzaro taʼsirini qisqartirish, foydalanuvchi maʼlumotlarini himoya qilish, mijozga dasturiy taʼminotni oʻrnatmasdan turib, krossplatformali tezkor oʻrganish.

ONNX.js CPU hamda GPUda ham ishlashi mumkin. Protsessorda ishlash uchun WebAssemblydan foydalaniladi. Bu modelning deyarli mahalliy tezlikda ishlashiga imkon beradi. Bundan tashqari, ONNX.js veb-ishchidan „koʻp tarmoqli“ parallel hisoblash muhitini taʼminlashda foydalanadi. Empirik baholash WebAssembly va Web Workerdan toʻliq foydalanish orqali CPU ishlashida juda istiqbolli yaxshilanishlarni koʻrsatadi. WebGL grafik protsesslarida ishlash grafik protsessorning funksiyalariga kiruvchi standart hisoblanadi.

 Yana qarang 

 Chuqur oʻrganish dasturini taqqoslash

 Manbalar 

 Aloqa 

 Microsoft Connect() 2018: ONNX-Runtime für Machine Learning wird Open Source

Turkum: amaliy mashinani o'rganish
Turkum: sun'iy intellektni qo'llash
Turkum: sun'iy neyron tarmoqlari
Turkum: ma'lumotlarni tahlil qilish
Turkum: raqamli tasvirni qayta ishlash
Turkum: mashinani o'rganish
Turkum: Python Kutubxonalari
Turkum: chuqur o'rganish
Turkum: MIT litsenziyasi bilan dasturiy ta'minot