Modelos de ONNX

Windows Machine Learning admite modelos en el formato Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX es un formato abierto para los modelos de ML, lo que le permite intercambiar modelos entre varios marcos de APRENDIZAJE automático y herramientas.

Hay varias maneras de obtener un modelo en formato ONNX, entre los que se incluyen:

• ONNX Model Zoo: contiene varios modelos ONNX entrenados previamente para diferentes tipos de tareas. ¡Descarga una versión compatible con Windows ML y estás bien!

• Exportación nativa desde marcos de entrenamiento de ML: varios frameworks de entrenamiento admiten la funcionalidad de exportación nativa a ONNX, como Chainer, Caffe2 y PyTorch, permitiéndole guardar el modelo entrenado en versiones específicas del formato ONNX. Además, los servicios como Azure Machine Learning y Azure Custom Vision también proporcionan exportación nativa de ONNX.

  • Para obtener información sobre cómo entrenar y exportar un modelo ONNX en la nube mediante Custom Vision, consulte Tutorial: Uso de un modelo ONNX desde Custom Vision con Windows ML (versión preliminar).

• Conversión de modelos existentes mediante ONNXMLTools: este paquete de Python permite convertir modelos de varios formatos de marco de entrenamiento a ONNX. Como desarrollador, puede especificar a qué versión de ONNX le gustaría convertir el modelo, en función de las compilaciones de Windows a las que se dirige la aplicación. Si no está familiarizado con Python, puede usar el panel basado en la interfaz de usuario de Windows ML para convertir fácilmente los modelos con tan solo unos clics.

Una vez que tenga un modelo ONNX, integrará el modelo en el código de la aplicación y, a continuación, podrá usar el aprendizaje automático en sus aplicaciones y dispositivos Windows.