説明
ONNX 1.23.0 のドキュメントは、Open Neural Network Exchange フォーマットの理解と利用のための包括的なリソースとして機能します。ONNX とその基本概念の紹介から始まり、Python との統合についてユーザーをガイドします。バージョン管理戦略、データ構造、関数、および ONNX 演算子の詳細なリストを含む、詳細な API リファレンスが提供されます。
8 ビットでの浮動小数点ストレージの仕様、および 4 ビットおよび 2 ビット整数型の実装を含む技術的な詳細が説明されています。ドキュメントでは、演算子の関数本体の追加に関するガイダンスを提供する ONNX リポジトリについても触れており、ONNX エコシステムへの新しい演算子または関数の導入プロセスについても説明しています。セキュリティ保証ケースもドキュメントの一部であり、ONNX の堅牢な開発への取り組みを強調しています。
さらに進んだ技術セクションでは、ONNX 内のブロードキャストメカニズム、微分可能性タグに関するガイド、次元表記、および外部データの処理について掘り下げています。Open Neural Network Exchange Intermediate Representation (ONNX IR) 仕様が提示されており、ONNX バックエンドの実装に関する指示も含まれています。実験的演算子およびメタデータの管理も、ONNX 型および ONNX バックエンドテストスイートと同様にカバーされています。
公式 ONNX リリースおよび演算子規約に関する情報は、フレームワークの進化の文脈を提供します。Python API の概要と、Sigstore アテステーションを使用して PyPI リリースを検証する方法は、開発者向けに含まれています。最後に、ドキュメントでは、外部データセキュリティ、ONNX シェイプ推論、ONNX テキスト構文、型表記、ONNX バージョンコンバーター、および ONNX バージョン管理に触れており、ONNX ユーザーおよび貢献者にとって完全なリファレンスとなっています。
ONNX ドキュメントの主要機能
ONNX の概念の紹介
ONNX と Python の統合ガイド
包括的な API リファレンス
ONNX バージョン管理の詳細な説明
ONNX データ構造に関するドキュメント
ONNX 関数に関する説明
ONNX 演算子の詳細なドキュメント
データ型とストレージに関する技術的詳細（例：8 ビット浮動小数点、4 ビット整数）
ONNX リポジトリのガイドライン
演算子および関数の追加手順
ONNX セキュリティ保証ケース
ONNX におけるブロードキャスト
微分可能性タグガイド
次元表記と型表記
外部データの処理
ONNX IR 仕様
ONNX バックエンド実装ガイダンス
実験的演算子の管理
ONNX メタデータ
ONNX 型
ONNX バックエンドテストスイート
公式 ONNX リリース
演算子規約の概要
Python API の概要
PyPI リリース向けの Sigstore アテステーション
ONNX シェイプ推論
ONNX テキスト構文
ONNX バージョンコンバーター
ONNX ドキュメントをはじめる
ONNX の概念を理解する: 紹介セクションを読んで、ONNX の基本原則を把握してください。
Python と統合する: ONNX と Python のガイドに従って、実践的な実装を行ってください。
API リファレンスを探索する: API リファレンスを使用して、関数、演算子、データ構造に関する詳細情報を参照してください。
ONNX バックエンドを実装する: カスタムソリューションのために、ONNX バックエンドの実装に関するガイドを参照してください。
新しい演算子/関数を追加する: 新しい演算子または関数を追加する手順については、ドキュメントを参照してください。
実験的機能を管理する: 実験的演算子の管理と利用方法を学んでください。
リリースを検証する: Sigstore アテステーションを使用して ONNX PyPI リリースを検証するプロセスを理解してください。
ONNX ドキュメントの使用例
- モデル相互運用性
- ハードウェアアクセラレーション
- モデル最適化
- 研究開発
- 本番環境へのデプロイ
