Modelos ONNX

O Windows Machine Learning dá suporte a modelos no formato ONNX (Open Neural Network Exchange ). O ONNX é um formato aberto para modelos de ML, permitindo que você intercambie modelos entre várias estruturas e ferramentas de ML.

Há várias maneiras pelas quais você pode obter um modelo no formato ONNX, incluindo:

• ONNX Model Zoo: contém vários modelos ONNX pré-treinados para diferentes tipos de tarefas. Baixe uma versão compatível com o Windows ML e você está pronto para ir!

• Exportação nativa de estruturas de treinamento de ML: várias estruturas de treinamento dão suporte à funcionalidade de exportação nativa para o ONNX, como Chainer, Caffee2 e PyTorch, permitindo que você salve seu modelo treinado em versões específicas do formato ONNX. Além disso, serviços como o Azure Machine Learning e a Visão Personalizada do Azure também fornecem exportação onnx nativa.

  • Para saber como treinar e exportar um modelo ONNX na nuvem usando a Visão Personalizada, confira o Tutorial: Usar um modelo ONNX da Visão Personalizada com o Windows ML (versão prévia).

• Converter modelos existentes usando ONNXMLTools: esse pacote python permite que os modelos sejam convertidos de vários formatos de estrutura de treinamento para ONNX. Como desenvolvedor, você pode especificar a versão do ONNX para a qual gostaria de converter seu modelo, dependendo das versões do Windows que seu aplicativo visa. Se você não estiver familiarizado com o Python, poderá usar o Painel baseado em interface do usuário do Windows ML para converter facilmente seus modelos com apenas alguns cliques.

Depois de ter um modelo ONNX, você integrará o modelo ao código do aplicativo e, em seguida, poderá usar o machine learning em seus aplicativos e dispositivos Windows!