We look into the machine learning network viewer Netron.Github repository:https://github.com/lutzroeder/netronPlease follow me on Twitterhttps://twitter.com/...
Hello Friends, In this episode will talk about ,How to visualise a Deep Neural Network with the help of Netron API.Stay tuned and enjoy Machine Learning !!!C...
Get your free trial of Zetane: docs.zetane.comZetane Systems is a member of the ONNX open-standard community from the pioneering organization for open-source...
このトークでは、ONNX ランタイム 1.10 ~ 1.12 リリースのハイライトを共有します。これには、顕著なパフォーマンスの向上、機能、およびモバイルや Web を含むプラットフォームの詳細が含まれます。 Ryan Hill は過去 4 年間 AI フレームワーク チームに所属しており、主にオペレーター カーネル、C API、実行プロバイダーの動的ロードに取り組んできました。それ以前は、Office PowerPoint チームで働いていました。彼の最も広く見られる作品は、スライドショーのスライド トランジションの多くです。楽しみとして、彼は最新の C++ 機能を使用して、内部コンパイラ エラーに遭遇するのが好きです。
このビデオでは、ソフトウェア エンジニアの Ryan Hill が、複数の CPU アーキテクチャをターゲットにできる、広く使用されているクロスプラットフォーム ランタイムである ONNX ランタイムのさまざまな機能と更新について説明しています。彼は、op カーネルを直接呼び出す機能や、転置オプティマイザーや小さなサイズの最適化などのパフォーマンスの向上など、ONNX ランタイムに追加された最新の機能を強調しています。 Hill は、さまざまなハードウェアで最適なパフォーマンスを実現する ONNX ランタイムの実行プロバイダーと、実行時に NHWC 変換をサポートするモバイル パッケージのリリースについても話します。このビデオでは、レイアウトに依存する演算子のサポート、クロスプラットフォーム アプリの Xamarin サポート、ONNX ランタイム Web、およびテキスト変換や数学演算を含むモデルの事前後処理作業に焦点を当てた ONNX ランタイム拡張ライブラリについても説明します。 NLP、ビジョン、およびテキスト ドメイン。
00:00:00 このセクションでは、約 4 年間 ONNX ランタイムに取り組んでいるソフトウェア エンジニアである Ryan Hill が、ONNX ランタイムの機能とその新しいリリースについて説明します。彼は、ONNX ランタイムが複数の CPU アーキテクチャをターゲットにできるクロスプラットフォームのランタイムであり、複数のプログラミング言語の言語バインディングを備えていることを強調しています。 Microsoft を含む複数の業界で広く使用されており、160 以上のモデルが生産されています。 Ryan はまた、最新リリースで追加された新機能についても説明しています。たとえば、モデル実行呼び出しの外部から op カーネルを直接呼び出すことができる機能や、モデルの推論のために外部イニシャライザーをバイト配列としてフィードする機能などです。さらに、Ryan は、転置オプティマイザーや小さなサイズの最適化機能など、最新バージョンのパフォーマンスの改善について話します。最後に、さまざまなハードウェアで最適に実行できるようにする ONNX ランタイムの実行プロバイダーと、実行時に NHWC 変換をサポートするようになったモバイル パッケージのリリースについて強調しています。
00:05:00 このセクションのビデオでは、ONNX ランタイムの新機能と更新について説明します。これには、レイアウトに依存する演算子のサポートや、Android と iOS のクロスプラットフォーム アプリに対する Xamarin のサポートが含まれます。さらに、ONNX ランタイム Web は、Web アセンブリにコンパイルされた単一の C++ コード ベースを提供します。これは、より高速でメモリ使用量が少なく、モデルの前処理作業に焦点を当てた ONNX ランタイム拡張ライブラリがあり、ユーザーは次のことを実行できます。これは完全にモデル実行呼び出し内で機能します。このライブラリには、テキスト変換、数学演算が含まれており、現在は NLP、ビジョン、およびテキスト ドメインに焦点を当てています。 Microsoft Office チームは現在、この拡張ライブラリを使用しています。
This talk will share highlights of the ONNX Runtime 1.10-1.12 releases, including details on notable performance improvements, features, and platforms includ...
ONNX ランタイム (ORT) の v1.12.0 リリースは、推論に重点を置いていますが、トレーニングへの継続的な投資も含まれており、Hugging Face Optimum との統合により、いくつかの Hugging Face モデルが高速化されています。新機能には、カスタム op でネイティブ ORT op を使用し、グラフを作成せずにネイティブまたはランタイム オペレーターを直接呼び出す機能が含まれます。このリリースには、.NET 6 とマルチプラットフォーム アプリ UI (MAUI) のサポート、および Android の Neural Processing Unit や iOS の Core ML などの特定のプラットフォームの実行プロバイダーも含まれています。推論中のメモリ割り当てを減らし、不要なログを削除することで、パフォーマンスが向上しました。キャッシュの局所性とスレッド プールの使用率を向上させるための今後の改善が計画されています。
00:00:00 このセクションでは、ONNX ランタイム バージョン 1.12 の新機能と更新について説明します。これらには、.net 標準 1.1 サポートの非推奨と、ONNX オフセット 17 および xml オフセット 3 のサポートの追加が含まれます。新しい機能の 1 つは、個別のグラフを作成せずに個々の ops を呼び出す機能と、推論のための外部初期化子のフィードのサポートです。も追加されました。その他の更新には、python 310 のサポート、python および java ライブラリでの mac m1 サポートの有効化、c-sharp パッケージでの .net 6 maui サポートの追加が含まれます。パフォーマンスと量子化も改善され、Qualcomm Snappy やアクシデント パック ep の一般的なインフラストラクチャを含む新しい実行プロバイダーが導入され、モバイルおよび Web シナリオ用のカーネルをさらに追加する作業が進行中です。
00:05:00 このセクションでは、講演者は ONNX ランタイム (ORT) に加えられた更新について説明し、主に推論に焦点が当てられていると述べています。ただし、大規模なモデルのトレーニングを加速するために、ORT トレーニングへの継続的な投資が行われています。最近の Hugging Face Optimum との統合により、いくつかの Hugging Face モデルが高速化されました。次にスピーカーは Randy を紹介します。Randy は、ユーザーがカスタム op でネイティブの ONNX ランタイム op を使用できるようにする新機能について説明します。 Randy 氏は、この機能は、ONNX ランタイムの強力な行列計算機能を利用して、カスタム オペレーターのパフォーマンスと汎用性を高めたいという顧客の要求から生まれたと説明しています。
00:10:00 このセクションでは、スピーカーは、顧客がグラフなどを作成せずにネイティブ オペレーターまたはランタイム オペレーターを直接呼び出すことができる新機能について説明します。これにより、行列計算関数の実行がはるかに簡単になります。この機能がコミュニティに提案されたのは、別の顧客グループがオーディオ処理に取り組んでいて、ステートメント管理を実現したいと考えていたためです。つまり、過去の入力または出力の一部をキャッシュし、それらを最新の入力と結合し、結合された変更をオペレーターに供給したいと考えていました。入力。これは以前は実現が困難でしたが、新機能により、お客様は ONNX ランタイムのネイティブ オペレーターの周りにラッパーを追加してステートメント管理を実行できるようになり、作業が楽になり、目的を達成できるようになります。この機能の使用方法のサンプルは、コミュニティ Web サイトで入手できます。
00:15:00 このセクションでは、ONNX Runtime Mobile のリーダーである Scott McKay が、ONNX Runtime の v1.12.0 で追加された新機能について説明します。このリリースには、.NET 6 とマルチプラットフォーム アプリ UI (MAUI) のサポートが含まれており、開発者は、Android、iOS、macOS、Windows、および Linux で実行できる 1 つの共有コード ベースを使用してアプリを作成できます。 ONNX ランタイムには、モデルの実行速度と電力効率を最適化できる、Android の Neural Processing Unit や iOS の Core ML などの特定のプラットフォーム用の実行プロバイダーも含まれています。 McKay 氏は、開発者はこれらすべてのフレームワークで ONNX ランタイム ライブラリと対話するために同じ C# バインディングを使用できるが、デバイスの画面サイズの違いを処理したり画像を処理したりするためにプラットフォーム固有のコードが必要になる場合があると説明しています。 ONNX ランタイムを .NET 6 プロジェクトに追加するために、開発者は microsoft.ml.onnxruntime パッケージと microsoft.ml.onnxruntime.managed パッケージを使用できます。これらは、モデルを実行するための C++ 実装と、ネイティブと対話するための C# バインディングを提供します。図書館。
ORT 1.12 adds support for ONNX 1.12 (opset 17), Python 3.10, .NET 6/MAUI, and Mac M1 builds in the Python and Java packages. We’ve introduced new features su...
Netron は、ニューラル ネットワーク、ディープ ラーニング、および機械学習モデルを表示するためのツールです。
Netron を簡単に調べる
Netron を簡単に調べる
ビデオでは、プレゼンターが、 機械学習モデルを表示および分析するためのツールである Netron の概要を説明します。 Netron はさまざまな形式をサポートしており、複数のプラットフォームにインストールできます。プレゼンターは、ツールの機能と制限を強調しながら、Netron を起動していくつかのサンプル モデルをナビゲートする方法を実演します。 Netron は、より単純なネットワーク アーキテクチャを調査するのに役立ちますが、発表者は、より複雑なモデルを視覚化するための追加機能が役立つ可能性があることを示唆しています。全体として、プレゼンターは、機械学習モデルを調べて理解するための便利なツールとして Netron を推奨しています。
Netron - ネットワーク可視化ツール |機械学習 |データマジック
Netron - ネットワーク可視化ツール |機械学習 |データマジック
Netron は、ユーザーがディープ ラーニング モデルの構造とパラメーターを視覚的に調べて調べるのに役立つ Python ライブラリです。これは、分析用のサンプル モデルを提供し、インストール プロセスが簡単なオープン ソース ライブラリです。ユーザーはわずか 2 行のコードで Netron をインストールし、それを使用してニューラル ネットワーク構造、活性化関数、プーリング層、畳み込み層、および特定の機械学習モデルの各層で渡されるすべての属性を視覚化できます。 Netron は、ユーザーがビジュアライゼーションを PNG ファイルとしてエクスポートし、さまざまな機能やオプションを探索できる使いやすいインターフェイスを提供します。
PyTorch、TensorFlow、Keras、ONNX、TensorRT、OpenVINO、AI モデル ファイル変換
【教育動画】PyTorch、TensorFlow、Keras、ONNX、TensorRT、OpenVINO、AIモデルファイル変換
ビデオのスピーカーは、PyTorch、TensorFlow、Keras、ONNX、TensorRT、OpenVINO などのさまざまな AI フレームワークの利点とトレードオフについて説明し、トレーニングとデータ変換の優先フレームワークとして PyTorch を推奨しています。講演者は、PyTorch モデルを ONNX に変換してから TensorRT または OpenVINO に変換するなど、変換プロセスを説明し、TensorFlow PB ファイルと Cafe を使用しないように注意します。講演者は、浮動小数点形式を適切に設定することの重要性についても説明し、ほとんどのモデルで FP 32 を使用することを推奨しています。このビデオでは、モデル変換の例を示しており、視聴者が公式 Web サイトにアクセスしてより多くの教育ビデオを入手するように促しています。
Zetane で ONNX を使用して、試行錯誤を減らして機械学習プロジェクトをより迅速に完了する方法
Zetane で ONNX を使用して、試行錯誤を減らして機械学習プロジェクトをより迅速に完了する方法
Zetane Systems の共同設立者兼 CTO である Patrick Saitama 氏は、AI のブラック ボックスの問題に関連する問題に対処するために、彼の会社の新製品で ONNX を使用することの価値について説明しています。 Zetane のエンジンは、ONNX モデルの探索と検査を可能にし、モデルとデータの相互作用に関する洞察を提供し、その品質を向上させるためのより決定的な戦略に導きます。与えられた例は、Zetane のエンジンが、無線レイヤーを検査し、障害物ではないというラベルの付いたトンネルの画像を追加することで、自動列車モデルのデバッグにどのように役立ったかを示しています。 Zetane には、内部テンソルを動的に検査し、後で調査するためにモデルのスナップショットを取得するためのツールも含まれています。さらに、Zetane の新しいエンジンにより、YOLOv3 などのより大きなモデルのインストールが可能になります。
ONNX ランタイムの新機能
ONNX ランタイムの新機能
このトークでは、ONNX ランタイム 1.10 ~ 1.12 リリースのハイライトを共有します。これには、顕著なパフォーマンスの向上、機能、およびモバイルや Web を含むプラットフォームの詳細が含まれます。 Ryan Hill は過去 4 年間 AI フレームワーク チームに所属しており、主にオペレーター カーネル、C API、実行プロバイダーの動的ロードに取り組んできました。それ以前は、Office PowerPoint チームで働いていました。彼の最も広く見られる作品は、スライドショーのスライド トランジションの多くです。楽しみとして、彼は最新の C++ 機能を使用して、内部コンパイラ エラーに遭遇するのが好きです。このビデオでは、ソフトウェア エンジニアの Ryan Hill が、複数の CPU アーキテクチャをターゲットにできる、広く使用されているクロスプラットフォーム ランタイムである ONNX ランタイムのさまざまな機能と更新について説明しています。彼は、op カーネルを直接呼び出す機能や、転置オプティマイザーや小さなサイズの最適化などのパフォーマンスの向上など、ONNX ランタイムに追加された最新の機能を強調しています。 Hill は、さまざまなハードウェアで最適なパフォーマンスを実現する ONNX ランタイムの実行プロバイダーと、実行時に NHWC 変換をサポートするモバイル パッケージのリリースについても話します。このビデオでは、レイアウトに依存する演算子のサポート、クロスプラットフォーム アプリの Xamarin サポート、ONNX ランタイム Web、およびテキスト変換や数学演算を含むモデルの事前後処理作業に焦点を当てた ONNX ランタイム拡張ライブラリについても説明します。 NLP、ビジョン、およびテキスト ドメイン。
v1.12.0 ONNX ランタイム - リリース レビュー
v1.12.0 ONNX ランタイム - リリース レビュー
ONNX ランタイム (ORT) の v1.12.0 リリースは、推論に重点を置いていますが、トレーニングへの継続的な投資も含まれており、Hugging Face Optimum との統合により、いくつかの Hugging Face モデルが高速化されています。新機能には、カスタム op でネイティブ ORT op を使用し、グラフを作成せずにネイティブまたはランタイム オペレーターを直接呼び出す機能が含まれます。このリリースには、.NET 6 とマルチプラットフォーム アプリ UI (MAUI) のサポート、および Android の Neural Processing Unit や iOS の Core ML などの特定のプラットフォームの実行プロバイダーも含まれています。推論中のメモリ割り当てを減らし、不要なログを削除することで、パフォーマンスが向上しました。キャッシュの局所性とスレッド プールの使用率を向上させるための今後の改善が計画されています。
v1.13 ONNX ランタイム - リリース レビュー
v1.13 ONNX ランタイム - リリース レビュー
ONNX ランタイムのバージョン 1.13 が最近リリースされ、セキュリティ パッチ、バグ修正、およびパフォーマンスの強化が行われました。この更新は、GPU 量子化用の Transformer モデルの最適化に焦点を当て、デバイスに依存せず、150 を超える演算子をサポートする直接 ML 実行プロバイダーのサポートを追加します。さらに、このリリースには、XNN パックなどの新しい EPS との互換性のために、ORT モバイル インフラストラクチャの更新が含まれています。量子化を使用して Transformer ベースのモデルのパフォーマンスを向上させることについても説明します。CUDA 実行プロバイダーを最適化して量子化された BERT モデルを実行し、量子化された認識トレーニングを使用して精度を最大化しながら ONNX ランタイム実行エンジンを最適化します。
ONNX ランタイム (ORT) とは何ですか?
ONNX ランタイム (ORT) とは何ですか?
ONNX ランタイム (ORT) は、機械学習の推論を最適化および高速化するライブラリです。ユーザーは、サポートされている任意の機械学習ライブラリでモデルをトレーニングし、ONNX 形式にエクスポートして、好みの言語で推論を実行できます。講演者は、ONNX ランタイムで PyTorch を使用して推論を実行する例を強調し、ユーザーが ONNXRuntime.ai にアクセスして、好みのセットアップに必要なさまざまな API とツールを調べることができることを指摘します。
2020 ONNX ロードマップ ディスカッション #1 20200903
2020 ONNX ロードマップ ディスカッション #1 20200903
一般からの投稿に公開されている ONNX ロードマップ ドキュメントは、このビデオの重要なトピックです。このディスカッションでは、機械学習パイプラインでの ONNX の拡張について説明します。これには、進化するデータ、前処理、QFLO などの水平パイプラインへの ONNX の拡張が含まれます。コントリビューターによる提案には、データ フレームのサポートや前処理用の新しい演算子の採用が含まれます。スピーカーは、ONNX のサポートを拡張し、他のライブラリ間の相互運用性を保証するために、Python データ API 標準の採用についても説明します。さらに、講演者は、ONNX を Kubernetes および Kubeflow に統合して、ユーザーの ML 開発を合理化することについて説明します。このグループは、提案の影響を引き続き評価する予定であり、ロードマップまたは運営委員会を通じてフィードバックを歓迎します。