Modelos ONNX

O Windows Machine Learning suporta modelos no formato Open Neural Network Exchange (ONNX). 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 que é suportada pelo Windows ML e você está pronto para ir!

• Exportação nativa de estruturas de treinamento de ML: várias estruturas de treinamento suportam a funcionalidade de exportação nativa para 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 o Azure Custom Vision também fornecem exportação ONNX nativa.

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

• Converter modelos existentes usando ONNXMLTools: Este pacote Python permite que modelos sejam convertidos de vários formatos de estrutura de treinamento para ONNX. Como programador, podes especificar para que versão do ONNX pretendes converter o modelo, dependendo de quais versões do Windows a tua aplicação 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 seu aplicativo e, em seguida, poderá usar o aprendizado de máquina em seus aplicativos e dispositivos Windows!