Open Neural Network Exchange
ONNXは、推論(評価)に焦点を当て、拡張可能な計算グラフモデル、組み込み演算子、および標準データ型の定義を提供する。
それぞれのデータフローグラフは、有向非巡回グラフを形成するノードのリストになっている。ノードには入力と出力があり、各ノードが処理を呼び出すようになっている。メタデータはグラフを文書化する。組み込み演算子は、ONNXをサポートする各フレームワークで利用可能である。
グラフは Protocol Buffers を使用して拡張子 .onnx のバイナリファイルとして保存可能である。このファイルは様々な機械学習のライブラリから読み書き可能である。
ONNX仕様は2つのサブ仕様、IRとOperatorからなる。この2つの仕様はそれぞれバージョニングされており、ONNX仕様のバージョンはこの2つのサブ仕様の特定版を指定したものとなっている。2021-12-22現在の最新バージョンは version 1.10.2 であり、これはIR v8とOperator v15-v2-v1 から成る。
機械学習、特にニューラルネットワークモデルは様々なフレームワーク上で学習され、また様々なハードウェア上で実行(推論)される。各環境に特化したモデルは他のフレームワーク・ハードウェアで利用できず相互運用性を欠いてしまう。また実装者は環境ごとにサポートをおこなう必要があり大きな労力を必要とする。
ONNXはモデルを記述する統一インターフェース(フォーマット)を提供し、これらの問題を解決する。各フレームワークは学習したモデルをONNX形式で出力する。各ハードウェアはONNX実行環境を提供することで、どのフレームワークで学習されたかを問わずモデル推論を実行する。このように相互運用可能なモデルフォーマットとしてONNXは開発されている。
2017年に開発が開始された。