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What it solves

ONNX (Open Neural Network Exchange) は、異なる AI フレームワーク間の相互運用性の問題を解決します。開発者が異なるツール、フレームワーク、ハードウェア間でモデルを移動できるようにし、共通の形式を提供することで、研究からプロダクションへのパスを効率化します。

How it works

ONNX は、ディープラーニングと従来の機械学習の両方をカバーする AI モデルのオープンソース形式を定義します。拡張可能な計算グラフモデル、標準的なデータ型、および一連の内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内置- 内=