onnx/onnxmltools

何を解決するか

ONNXMLTools は、さまざまなフレームワークやツールキットから Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式に機械学習モデルを統一的に変換する方法を提供します。これにより、異なる環境で学習されたモデルを、予測やデプロイのために異なるバックエンドで使用できるようになります。

動作方法

このライブラリは変換レイヤーとして機能し、通常は他の専用変換ツール（例：tf2onnx や skl2onnx）をラップします。convert_keras、convert_coreml、convert_h2o などの特定の関数を提供し、ソースモデルの演算子を ONNX の同等物に変換します。ユーザーは target_opset を指定することで、特定の ONNX リリースとの互換性を確保できます。

対象ユーザー

TensorFlow/Keras、scikit-learn、Apple Core ML、XGBoost、LightGBM、CatBoost、H2O、libsvm などのフレームワークから ONNX 形式にモデルを移行し、クロスプラットフォームでデプロイする必要がある開発者や ML エンジニア向けです。

特徴

• 広範なフレームワーク対応：TensorFlow、scikit-learn、Core ML、LightGBM、XGBoost、H2O、CatBoost など、多数のツールキットをサポート。
• Opset バージョン制御：バックワード互換性を維持するために、ターゲット演算子セットバージョンを定義可能。
• 簡素化された API：異なるソースからのモデル変換に最小限のコードで対応する高レベルインターフェースを提供。
• クロスバックエンド互換性：ONNX ランタイムをサポートする任意のバックエンドでモデルを実行可能。