onnx/onnxmltools

解決的問題

ONNXMLTools 提供了一種統一的方法，將來自各種框架與工具包的機器學習模型轉換為 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式。這使得在不同環境中訓練的模型，能夠在不同後端上用於預測與部署。

運作方式

此套件作為轉換層，通常包裝其他專用轉換器（如 tf2onnx 或 skl2onnx）。它提供特定函數（例如 convert_keras、convert_coreml、convert_h2o）將來源模型的操作符轉換為其 ONNX 等效形式。使用者可指定 target_opset，以確保與特定 ONNX 版本的相容性。

適用對象

需要將模型從 TensorFlow/Keras、scikit-learn、Apple Core ML、XGBoost、LightGBM、CatBoost、H2O 和 libsvm 等框架遷移至 ONNX 格式，以實現跨平台部署的開發者與機器學習工程師。

主要特色

• 廣泛框架支援：支援多種工具包，包括 TensorFlow、scikit-learn、Core ML、LightGBM、XGBoost、H2O 與 CatBoost。
• Opset 版本控制：允許使用者定義目標運算子集版本，以維持向後相容性。
• 簡化 API：提供高階介面，以最少程式碼實現從不同來源轉換模型。
• 跨後端相容性：讓模型能在任何支援 ONNX 執行時的後端上執行。