onnx/onnxmltools

解决的问题

ONNXMLTools 提供了一种统一的方法，将来自各种框架和工具包的机器学习模型转换为 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式。这使得在不同环境中训练的模型可以在不同后端上用于预测和部署。

工作原理

该库充当转换层，通常封装其他专用转换器（如 tf2onnx 或 skl2onnx）。它提供特定函数（例如 convert_keras、convert_coreml、convert_h2o）将源模型的操作符转换为其 ONNX 等效形式。用户可以指定 target_opset 以确保与特定 ONNX 版本的兼容性。

适用人群

需要将模型从 TensorFlow/Keras、scikit-learn、Apple Core ML、XGBoost、LightGBM、CatBoost、H2O 和 libsvm 等框架迁移到 ONNX 格式，以实现跨平台部署的开发者和机器学习工程师。

主要亮点

• 广泛框架支持：支持多种工具包，包括 TensorFlow、scikit-learn、Core ML、LightGBM、XGBoost、H2O 和 CatBoost。
• Opset 版本控制：允许用户定义目标操作集版本，以保持向后兼容性。
• 简化 API：提供高层接口，以最少代码实现从不同来源转换模型。
• 跨后端兼容性：使模型能够在任何支持 ONNX 运行时的后端上运行。