onnx/onnxmltools

解決する課題

ONNXMLToolsは、さまざまなフレームワークの機械学習モデルをOpen Neural Network Exchange (ONNX) 形式に変換するための統一された方法を提供します。これにより、異なるツールキットで学習されたモデルを推論のために異なるバックエンドで使用できるようになり、MLツールキット間の相互運用性が向上します。

仕組み

このライブラリは、複数のMLツールキットのラッパーおよびコンバーターとして機能します。ソースモデル内の各演算子を個別にONNX形式に対応するものへ変換し、使用された演算子の最大バージョンに基づいて最終的なモデルの演算子セット (opset) バージョンを決定します。

対象読者

TensorFlow、scikit-learn、Core ML、LightGBM、XGBoost、H2O、CatBoostなどのフレームワークから、デプロイやクロスプラットフォーム互換性のためにモデルをONNX形式へ移行する必要がある開発者およびMLエンジニア。

ハイライト

• 幅広いフレームワークサポート: TensorFlow、scikit-learn、Apple Core ML、Spark ML、LightGBM、libsvm、XGBoost、H2O、CatBoostからの変換をサポートしています。
• Opsetバージョン管理: 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。
• 簡素化されたAPI: 効率的なワークフローのために、専用の変換関数（例: convert_keras、convert_coreml、convert_h2o）を提供します。
• 相互運用性: ONNX Runtimeなど、ONNX互換のあらゆるランタイムでモデルを使用可能にします。