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[導(dǎo)讀]   隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟,AI人工智能正在逐步從尖端技術(shù)慢慢變得普及,計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理傳感等方式,獲得音視頻的感知輸入,然后從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),得到一個

  隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟,AI人工智能正在逐步從尖端技術(shù)慢慢變得普及,計算機通過語音識別、圖像識別、讀取知識庫、人機交互、物理傳感等方式,獲得音視頻的感知輸入,然后從大數(shù)據(jù)中進(jìn)行學(xué)習(xí),得到一個有決策和創(chuàng)造能力的大腦。然而,這是一項大工程,他并不是只要一家公司他就可以完成的,他需要的是更多的合作。

  今年九月,微軟和 Facebook 發(fā)布了一個全新的開源項目——ONNX,欲借此打造一個開放的深度學(xué)習(xí)開發(fā)工具生態(tài)系統(tǒng)。該項目的目的是讓不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開發(fā)框架做到互通互用。詳細(xì)信息可參見Facebook、微軟聯(lián)合推出 ONNX 標(biāo)準(zhǔn),號稱要解決開發(fā)框架碎片化。

  早前,Microsoft CogniTIve Toolkit、PyTorch 和 Caffe2 均已宣布支持 ONNX。而就在今天,AMD、ARM、華為、IBM、英特爾、高通同時宣布支持ONNX。

  這些公司和Facebook、微軟一樣,認(rèn)識到了ONNX開源系統(tǒng)給工程師和研究者提供的便利性,它可以讓研究人員輕易地在當(dāng)前頂尖的機器學(xué)習(xí)工具之間進(jìn)行轉(zhuǎn)換,并為項目選擇最好的組合方式。與此同時,ONNX還可以讓更多的開發(fā)人員更容易地進(jìn)行優(yōu)化。

  任何支持ONNX模型的工具都可以受益,因為ONNX兼容不同的運行時間和庫,其設(shè)計初衷是讓業(yè)界最好的人工智能硬件的性能最大化發(fā)揮。

  Facebook表示,ONNX是他們的人工智能團(tuán)隊中有關(guān)深度學(xué)習(xí)方法的重要組成部分,他們一直致力于推動人工智能的前沿發(fā)展,開發(fā)出更好的學(xué)習(xí)算法。一旦發(fā)現(xiàn)新的突破,他們就會試圖把這種最先進(jìn)的技術(shù)盡快交付給整個團(tuán)隊。一旦有了ONNX,他們就可以專注于將大量人工智能相關(guān)的研究和產(chǎn)品更緊密地結(jié)合在一起,這樣就能更快地進(jìn)行創(chuàng)新和展開相關(guān)研究。

  Facebook同時表示,很高興華為、英特爾、高通等公司加入ONNX開放系統(tǒng),他們也在邀請其他公司加入到ONNX生態(tài)系統(tǒng)中來。ONNX支持在不同的框架之間進(jìn)行互操作,并能簡化從研究到生產(chǎn)的操作,將有助于提高人工智能研究的創(chuàng)新速度。

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