开放神经网络交换（ONNX）

什么是ONNX？

开放神经网络交换（ONNX）是一种开源格式，旨在促进机器学习模型在多个平台和工具间的可互换性。ONNX由Facebook和微软共同推动，于2017年9月正式发布。它作为不同机器学习框架之间的桥梁，使开发者能够迁移模型而无需重构或重新训练。这一标准化推动了模型在不同环境下更高效、更灵活的部署方式。

ONNX的主要特性

1. 互操作性：ONNX主要设计用于在TensorFlow、PyTorch、Caffe2和Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）等主流机器学习框架之间无缝交换模型。这种互操作性不仅适用于深度学习，也支持传统机器学习模型，使开发者能充分发挥不同工具的优势，无需被锁定在单一生态系统中。
2. 标准化：ONNX提供统一的格式，包括通用的操作符和数据类型。这种标准化确保模型在跨平台转移时保持一致性和功能性，减少常见的专有格式兼容性问题。
3. 社区驱动：ONNX的成功和发展很大程度归功于其充满活力的开发者和组织社区。协作推动ONNX持续更新和改进，促进行业在AI模型部署方面的创新。
4. 硬件优化：ONNX支持多种硬件平台，针对不同设备（如GPU和CPU）提供模型优化。这一能力对于在资源受限环境下部署模型或提升生产系统推理速度至关重要。
5. 版本管理与兼容性：ONNX保持向后兼容，允许早期版本开发的模型在新环境下高效运行。这种方式保障了模型在演进过程中不牺牲功能和性能。

ONNX Runtime

ONNX Runtime是一款高性能引擎，用于执行ONNX模型，确保在各种硬件和平台上的高效运行。它提供多种优化，并支持多种执行提供者，使其成为生产环境中部署AI模型的关键工具。ONNX Runtime可与PyTorch、TensorFlow、scikit-learn等框架的模型集成，进行图优化并将子图分配给特定硬件加速器，从而实现优于原始框架的性能。

应用场景与示例

1. 医疗健康：在医学影像领域，ONNX支持深度学习模型在不同诊断平台上部署，如MRI扫描中的肿瘤检测。
2. 汽车行业：ONNX在自动驾驶汽车中发挥关键作用，集成目标检测模型以支持实时决策。
3. 零售：ONNX优化了电商中的推荐系统部署，通过不同框架训练的模型提升个性化购物体验。
4. 制造业：可在一个框架开发预测性维护模型，通过ONNX部署到工厂系统，提高运营效率。
5. 金融：在一个框架开发的反欺诈模型可通过ONNX无缝集成到银行系统，提升防欺诈能力。
6. 农业：ONNX支持精准农业，将作物和土壤模型集成进各类农业管理系统。
7. 教育：自适应学习系统利用ONNX集成AI模型，实现跨教育平台的个性化学习体验。

支持ONNX的主流框架

• PyTorch：以动态图和易用性著称，广泛用于研发领域。
• TensorFlow：谷歌开发的综合性框架，提供搭建和部署机器学习模型的API。
• Microsoft Cognitive Toolkit（CNTK）：高效训练深度学习模型，尤其适用于语音和图像识别。
• Apache MXNet：亚马逊支持的灵活高效框架，适用于云端和移动平台。
• Scikit-Learn：专注于传统机器学习算法，通过sklearn-onnx支持ONNX转换。
• Keras：运行于TensorFlow之上的高级API，专注于快速实验。
• Apple Core ML：支持ONNX模型转换，实现iOS应用集成模型。

使用ONNX的优势

• 框架灵活性：ONNX可在多种机器学习框架间切换，提升模型开发与部署的灵活性。
• 部署高效：模型可无须大幅修改即跨平台、跨设备部署。
• 社区与行业支持：强大的社区和业界支持，保障ONNX持续改进并被广泛采用。

采用ONNX的挑战

• 转换复杂性：将模型转换为ONNX格式的过程可能较为复杂，尤其是包含自定义层或操作的模型。
• 版本兼容性：确保ONNX与各框架不同版本之间的兼容性可能带来挑战。
• 对专有操作支持有限：部分高级操作可能不被ONNX支持，限制其在某些场景下的应用。

理解ONNX（开放神经网络交换）

开放神经网络交换（ONNX）是一种开源格式，旨在实现AI模型在不同机器学习框架间的可互换性。因其能为深度学习模型提供统一、可移植的表达格式，ONNX在AI社区获得了广泛关注，实现了模型在多样化平台的无缝部署。以下为几篇与ONNX相关的重要科学论文摘要，展现了其应用与发展：

1. 使用MLIR编译ONNX神经网络模型

• 作者：Tian Jin, Gheorghe-Teodor Bercea, Tung D. Le, Tong Chen, Gong Su, Haruki Imai, Yasushi Negishi, Anh Leu, Kevin O’Brien, Kiyokuni Kawachiya, Alexandre E. Eichenberger
• 摘要：本文介绍了onnx-mlir编译器，该编译器通过多级中间表示（MLIR）基础设施将ONNX模型转换为可执行代码。作者在MLIR中引入了两种新方言，用于优化ONNX模型的推理。该工作对于提升模型在不同计算环境中的可移植性和优化具有重要意义。

2. Sionnx：ONNX一致性自动单元测试生成器

• 作者：Xinli Cai, Peng Zhou, Shuhan Ding, Guoyang Chen, Weifeng Zhang
• 摘要：本文提出了Sionnx框架，用于生成单元测试以验证ONNX算子在不同实现间的合规性。Sionnx采用高级算子规范语言（OSL），确保全面的测试覆盖，为跨框架验证提供了强有力的工具，对保持ONNX模型执行的一致性和可靠性至关重要。

3. QONNX：任意精度量化神经网络的表示

• 作者：Alessandro Pappalardo, Yaman Umuroglu, Michaela Blott, Jovan Mitrevski, Ben Hawks, Nhan Tran, Vladimir Loncar, Sioni Summers, Hendrik Borras, Jules Muhizi, Matthew Trahms, Shih-Chieh Hsu, Scott Hauck, Javier Duarte
• 摘要：本文扩展了ONNX格式，以支持任意精度量化神经网络。通过在QONNX（量化ONNX）格式中引入Quant、BipolarQuant和Trunc等新算子，能够高效表示低精度量化。这一进展促进了在不同精度需求的硬件上高效部署神经网络。