Документация ONNX

Описание

Документация ONNX версии 1.23.0 служит исчерпывающим ресурсом для понимания и использования формата Open Neural Network Exchange. Она начинается с введения в ONNX и его фундаментальные концепции, направляя пользователей через интеграцию с Python. Предоставляется подробный справочник по API, охватывающий стратегии версионирования, структуры данных, функции и полный список операторов ONNX.

Технические детали детализированы, включая особенности хранения чисел с плавающей запятой в 8 битах и реализацию 4-битных и 2-битных целочисленных типов. Документация также охватывает репозиторий ONNX, предлагая руководство по добавлению тел функций для операторов и процессу внедрения новых операторов или функций в экосистему ONNX. Важным аспектом документации являются сценарии обеспечения безопасности, подчеркивающие приверженность ONNX надежной разработке.

Дальнейшие технические разделы посвящены механизмам трансляции (broadcasting) в ONNX, руководству по тегам дифференцируемости, обозначению размерностей и обработке внешних данных. Представлена спецификация промежуточного представления ONNX (ONNX IR), а также инструкции по реализации бэкенда ONNX. Также рассматриваются управление экспериментальными операторами и метаданными, типы ONNX и набор тестов для бэкендов ONNX.

Информация об официальных релизах ONNX и соглашениях по операторам предоставляет контекст для эволюции фреймворка. Обзор Python API и методы проверки релизов PyPI с подтверждениями Sigstore включены для разработчиков. Наконец, документация затрагивает безопасность внешних данных, вывод форм ONNX, текстовый синтаксис ONNX, обозначение типов, конвертер версий ONNX и версионирование ONNX, что делает ее полным справочником для пользователей и контрибьюторов ONNX.

Основные функции Документация ONNX

• Введение в концепции ONNX

• Руководство по интеграции ONNX с Python

• Исчерпывающий справочник по API

• Подробное объяснение версионирования ONNX

• Документация по структурам данных ONNX

• Описание функций ONNX

• Углубленная документация по операторам ONNX

• Технические детали типов данных и хранения (например, 8-битный float, 4-битный integer)

• Руководство по репозиторию ONNX

• Процедуры добавления операторов и функций

• Сценарий обеспечения безопасности ONNX

• Трансляция (Broadcasting) в ONNX

• Руководство по тегам дифференцируемости

• Обозначение размерностей и обозначение типов

• Обработка внешних данных

• Спецификация ONNX IR

• Руководство по реализации бэкенда ONNX

• Управление экспериментальными операторами

• Метаданные ONNX

• Типы ONNX

• Набор тестов для бэкендов ONNX

• Официальные релизы ONNX

• Обзор соглашений по операторам

• Обзор Python API

• Подтверждения Sigstore для релизов PyPI

• Вывод форм ONNX

• Текстовый синтаксис ONNX

• Конвертер версий ONNX

Начало работы с Документация ONNX

1. 1

   Понять концепции ONNX: Прочитайте вводные разделы, чтобы освоить основные принципы ONNX.

2. 2

   Интегрировать с Python: Следуйте руководству по интеграции ONNX с Python для практической реализации.

3. 3

   Изучить справочник по API: Используйте справочник по API для получения подробной информации о функциях, операторах и структурах данных.

4. 4

   Реализовать бэкенд ONNX: Обратитесь к руководствам по реализации бэкенда ONNX для пользовательских решений.

5. 5

   Добавить новые операторы/функции: Обратитесь к документации для получения инструкций по добавлению новых операторов или функций.

6. 6

   Управлять экспериментальными функциями: Узнайте, как управлять экспериментальными операторами и использовать их.

7. 7

   Проверять релизы: Поймите процесс проверки релизов ONNX PyPI с использованием подтверждений Sigstore.

Варианты использования Документация ONNX

• Совместимость моделей
• Аппаратное ускорение
• Оптимизация моделей
• Исследования и разработки
• Развертывание в производстве

Часто задаваемые вопросы Документация ONNX

• Что такое ONNX и что охватывает его документация?

  ONNX (Open Neural Network Exchange) — это формат для представления моделей машинного обучения. Его документация охватывает основные концепции, интеграцию с Python, справочник по API, версионирование, структуры данных, операторы, технические детали, безопасность и руководства по реализации.

• Где я могу найти информацию об операторах ONNX?

  Документация ONNX версии 1.23.0 включает специальный раздел для операторов ONNX, подробно описывающий их спецификации и использование.

• Как ONNX обрабатывает различные типы данных и их хранение?

  Раздел технических деталей документации ONNX объясняет хранение чисел с плавающей запятой в 8 битах и различные целочисленные типы, такие как 4-битные и 2-битные целочисленные типы.

• Каково назначение спецификации ONNX IR?

  Спецификация промежуточного представления ONNX (ONNX IR) определяет структуру и семантику моделей ONNX, обеспечивая совместимость между различными фреймворками.

• Могу ли я реализовать свой собственный бэкенд ONNX?

  Да, документация предоставляет руководство по реализации бэкенда ONNX, позволяя осуществлять пользовательские аппаратные или программные интеграции.

• Как обрабатывается версионирование в ONNX?

  В ONNX есть специальный раздел по версионированию, объясняющий, как управляются различные версии формата и как использовать конвертер версий ONNX.

• Каковы соображения безопасности для ONNX?

  Документация включает информацию о сценариях обеспечения безопасности ONNX и безопасности внешних данных, подчеркивая меры по обеспечению целостности и безопасности моделей.

• Как я могу добавить новые операторы или функции в ONNX?

  Документация репозитория ONNX предоставляет пошаговые инструкции по добавлению определения тела функции для оператора и по добавлению новых операторов или функций в ONNX.

• Что такое вывод форм ONNX?

  Вывод форм ONNX — это процесс, описанный в документации, который определяет выходные формы операторов на основе их входных форм.

• Охватывает ли документация, как использовать ONNX с Python?

  Да, есть специальный раздел под названием «ONNX с Python», который направляет пользователей по интеграции моделей ONNX в их рабочие процессы Python.