Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #2 20200909
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #2 20200909
"ONNX Yol Haritası Tartışması" videosunda konuşmacılar, şekil çıkarımı, operatör tanımları, referans uygulamaları ve ONNX spesifikasyonu dahil olmak üzere ONNX'in yol haritasıyla ilgili çeşitli konuları tartışıyor. Konuşmacılar, şekil çıkarım optimizasyonunu geliştirmek için genel bir şekil çıkarım altyapısı oluşturmayı, ilkel operatörlerin sayısını azaltmayı, her operatör için referans uygulamaları eklemeyi ve ONNX'in uygun şekilde uygulanmasını ve test edilmesini sağlamak için daha iyi tanımlanmış test senaryolarını önermektedir. Grup, yeni bir operatör eklemek için operatör SIG içinde ve GitHub tartışma panosunda tartışmalara devam etmeyi planlıyor.
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #3 20200916
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #3 20200916
Bu videodaki tartışma, hata işlemeyi iyileştirme, modelin oluşturulmasını belirtmek için önceden tanımlanmış bir meta veri şema alanı ekleme, niceleme fiziksel optimizasyon ihtiyacı ve ONNX modellerini Model Hayvanat Bahçesi'nden en yeni sürümler. Ekip, etkilerine ve maliyetlerine göre bu konulara öncelik vermeyi ve 1.8 sürümünden sonra bunlar üzerinde çalışmayı planlıyor. Ek olarak grup, Spark gibi farklı platformları desteklemek için Java'ya özel ilgi göstererek ONNX araç seti için farklı dil bağlamaları oluşturma fikrini değerlendiriyor. Konuşmacılar ayrıca ONNX Çalışma Zamanı etrafında bir Java sarmalayıcı oluşturma olasılığını da tartışıyorlar.
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #4 20200923
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #4 20200923
ONNX yol haritası tartışmasının dördüncü bölümü, veri çerçevesi desteği, ön işleme, standardizasyon, uçtan uca makine öğrenimi ardışık düzeni ve araç önerileri konularını kapsar. Veri çerçevesi desteği, klasik makine öğrenimi modelleri için değerli olarak değerlendirilir ve ön işleme ihtiyacını ortadan kaldırabilir. Görüntü işleme gibi üst düzey kategorileri standartlaştırmaya odaklanarak, performansı artırmak için ONNX modeli içinde yakalanacak ön işleme ihtiyacı vurgulanır. Uçtan uca ardışık düzen düşük öncelikli olarak derecelendirilir, ancak ardışık düzene kademeli olarak bileşenlerin eklenmesi önerilir. Tartışma, gündem maddelerinin daha fazla tartışılmasına ve analizine yardımcı olacak bir aracın kullanılması önerisiyle sona erer.
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #5 20201001
2020 ONNX Yol Haritası Tartışması #5 20201001
ONNX Yol Haritası Tartışması sırasında ONNX ekibi, topluluk üyeleri tarafından önerilen ve yönlendirme komitesi de dahil olmak üzere farklı kişiler tarafından puanlanan çeşitli özellikleri tartıştı. Bazı özellikler üzerinde oybirliğiyle karar verilirken, diğerleri topluluğu böldü. Ekip, ONNX IR'yi birden çok IR'ye ve merkezi IR optimizasyon kitaplıklarına dönüştürme olasılığını tartıştı. Ayrıca optimizasyon kitaplıklarını ONNX içinde merkezileştirme fikrini ve operasyonların standart bir arayüz ve kodlama stili uygulama gerekliliğini tartıştılar. Ekip ayrıca, ONNX modelleri için basit bir çalışma zamanına sahip olma olasılığını ve ONNX çalışma zamanının mevcut olmadığı durumlar için özel Python operasyonlarının kullanımını tartıştı. Ek olarak ekip, ön işleme operasyonları ile veri çerçevelerinin kullanımı arasındaki ilişkiyi araştırdı ve fikirlerini gelecekteki çalışmalar için eyleme dönüştürülebilir önerilere dönüştürmeyi planladı.
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #1 20210908
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #1 20210908
ONNX Yol Haritası Tartışması sırasında IBM Research, Pandas Dataframe'deki tipik veri ön işleme modellerini ONNX formatına dönüştüren yeni bir makine öğrenimi boru hattı çerçevesine yönelik önerilerini sundu. Data Frame Pipeline adlı çerçeve, GitHub'da açık kaynaklıdır ve eğitim aşamasında Python'da çalışan, sağladıkları API kullanılarak tanımlanabilir. Konuşmacılar ayrıca ONNX'in Java, C# ve C++ gibi Python dışındaki dillerde de görünür kılınması ve ONNX modellerinin dışa aktarılması ve diğer dillerden yayılması gereğini tartıştılar. Ek olarak, ONNX Python ve C++ dönüştürücülerinin mevcut işlevlerini ve ONNX modelleri yazarken kapsam belirleme, adlandırma ve düzeltme eki uygulama ihtiyaçlarını tartıştılar.
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #2 20210917
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #2 20210917
ONNX Yol Haritası Tartışması #2 20210917'de çeşitli konuşmacılar, niceleme ve füzyon kolaylığı, belirli donanım platformları için çekirdekleri optimize etme ve ONNX'e yerel model işlevleri ekleme dahil olmak üzere ONNX'in iyileştirilmesi gereken birkaç önemli alanı tartıştı. Diğer konular arasında, uçtan uca boru hattı desteği hakkında geri bildirim, müşterilerin farklı platformlarda karşılaştığı zorluklar ve GRU ve LSTM grafiklerini dönüştürmeyle ilgili sorunlar yer aldı. Önerilen bazı çözümler arasında, arka uçların önceden nicelenmiş grafikleri yürütmesi için daha fazla bilgi sağlanması, farklı çerçevelerin birlikte çalışabilirliğinin iyileştirilmesi ve hem genel hem de optimize edilmiş bir çözüme izin vermek için orijinal grafikle ilgili bir ad alanı dahil edilmesi yer alıyor. Buna ek olarak, konuşmacılar daha geniş çapta benimseme için paketlerin daha iyi konuşlandırılması ihtiyacını ve çok modlu modelleri desteklemek için daha fazla dönüştürücünün geliştirilme potansiyelini tartıştı.
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #3 20210922
2021 ONNX Yol Haritası Tartışması #3 20210922
ONNX Yol Haritası Tartışması sırasında konuşmacılar, ONNX'in belirli kullanım durumları için en son optimize edilmiş yığınla benimsenmesini iyileştirmek için ONNX'in ofset dönüştürme aracıyla ilgili sorunları düzeltme ihtiyacına değindi. Konuşmacılar, şu anda operatör veya katman testlerinde eksik olan ara adımların ofset dönüşümünü ve çözünürlüğünü test etmek için daha iyi bir model kapsamı önerdiler. Ayrıca, transfer öğrenim ek açıklamaları için ONNX spesifikasyonuna meta verileri dahil etme ihtiyacı ve mahremiyet, verimlilik ve bilgi işlem kaynaklarının kullanımını sağlamak için birleşik öğrenme kavramı da dahil olmak üzere meta verilerin ve birleşik öğrenme altyapısının önemini tartıştılar. Konuşmacılar topluluktan işbirliğini teşvik ettiler ve bu fikirleri daha fazla tartışmak ve uygulamak için geri bildirim istediler. Bir sonraki oturumun 1 Ekim'de yapılması planlanıyor.
ONNX Topluluk Günü! 24 Haziran 2022'de canlı yayınlandı
Bu etkinlik, 24 Haziran Cuma günü yepyeni Microsoft Silikon Vadisi Kampüsü'nde yüz yüze gerçekleştiriliyor.
Etkinlik, ONNX Topluluğu güncellemelerini, ortak ve kullanıcı hikayelerini ve çok sayıda topluluk ağını kapsayacaktır.
ONNX Topluluk Günü!
Kısa özet:
Ayrıntılı zaman çizelgesi özeti:
ONNX Topluluğu Sanal Buluşması – Mart 2021
000 ONNX 20211021 ONNX SC Karşılama İlerlemesi Yol Haritası Sürümü
ONNX çalıştayı, organizatörlerin ONNX ekosisteminin büyümesinde topluluk katılımının önemini vurguladığı bir girişle başladı. Ayrıca, ONNX istatistikleri, topluluk sunumları ve ONNX Yönlendirme Komitesinin yol haritası tartışmaları hakkındaki güncellemeleri içeren gündeme ilişkin bir genel bakış sağladılar. Yol haritası önerileri, ONNX çerçevesinin desteğini, sağlamlığını ve kullanılabilirliğini geliştirmeyi amaçlar ve ön işleme operatörlerini, C API'lerini, birleştirilmiş öğrenmeyi ve veri işleme ile çıkarımın daha iyi entegrasyonunu içerir. ONNX özelliklerinin 1.10 sürümünün son sürümü de tartışıldı ve katılımcılar soru sormaya ve sohbete devam etmek için ONNX Slack kanalına katılmaya teşvik edildi.
ONNX Topluluk Günü! 24 Haziran 2022'de canlı yayınlandı
Bu etkinlik, 24 Haziran Cuma günü yepyeni Microsoft Silikon Vadisi Kampüsü'nde yüz yüze gerçekleştiriliyor.
Etkinlik, ONNX Topluluğu güncellemelerini, ortak ve kullanıcı hikayelerini ve çok sayıda topluluk ağını kapsayacaktır.
ONNX Topluluk Günü!
Kısa özet:
Ayrıntılı zaman çizelgesi özeti: