- Soporte de ONNX
- Conversión de formatos
- Autoconversión de los datos
- Creación de un modelo
- Inicio del modelo
- Comprobación en el simulador
- OnnxCreate
- OnnxCreateFromBuffer
- OnnxRelease
- OnnxRun
- OnnxGetInputCount
- OnnxGetOutputCount
- OnnxGetInputName
- OnnxGetOutputName
- OnnxGetInputTypeInfo
- OnnxGetOutputTypeInfo
- OnnxSetInputShape
- OnnxSetOutputShape
- Estructura de los datos
Conversión de formatos
El formato ONNX está abierto, lo cual permite guardar en él modelos de varias herramientas de aprendizaje automático. Este formato es compatible con muchas plataformas, incluidas Chainer, Caffee2 y PyTorch.
Una de las herramientas más populares para convertir modelos al formato ONNX es ONNXMLTools de Microsoft.
Las instrucciones para instalar y usar ONNXMLTools están disponibles en el repositorio en GitHub. Actualmente se admiten los siguientes conjuntos de herramientas:
- Keras (envoltorio del convertidor keras2onnx)
- Tensorflow (envoltorio del convertidor tf2onnx)
- scikit-learn (envoltorio del convertidor skl2onnx)
- Apple Core ML
- Spark ML (modo experimental)
- LightGBM
- libscm;
- XGBoost;
- H2O
- CatBoost
La instalación de ONNXMLTools es simple y se describe en la página del proyecto https://github.com/onnx/onnxmltools#install, ahí también se ofrecen algunos ejemplos de conversión de modelos.