ONNX：开放神经网络交换

参考：

        GitHub：onnx/onnx

        ONNX官网：onnx.ai

开放式神经网络交换（ONNX）是迈向开放式生态系统的第一步，使AI开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。 ONNX为AI模型提供了一个开源格式。 它定义了一个可扩展的计算图模型，以及内置运算符和标准数据类型的定义。 最初专注于推理（评估）所需的功能。

Caffe2，PyTorch，Microsoft Cognitive Toolkit，Apache MXNet和其他工具正在开发ONNX支持。 实现不同框架之间的互操作性并简化从研究到生产的路径将增加AI社区的创新速度。 ONNX处于早期阶段，邀请社区提交反馈并帮助进一步发展ONNX。

总的来说，ONNX 是微软联合多个相关公司一起推动的深度学习模型标准。该标准可以更好地为软件和硬件厂商间提供更好的可交互性。多家公司的支持也利于推动不同框架内部的互操作支持。MMdnn也将支持ONNX格式

#安装（支持conda，以在conda下安装为例：）

1.用conda-forge建立分支：

conda install -c conda-forge onnx   

2.从 PyPi 安装 ONNX（注意：设置  environment variable  ONNX_ML=1  for onnx-ml）

pip install onnx

（当然你也可以选择从源代码安装：git clone https://github.com/onnx/onnx.git）

python setup.py install

注意：当在非anaconda环境安装时，在运行pip安装ONNX之前，要确保已经安装了 Protobuff编译器，例如，以Ubuntu为例：

sudo apt-get install protobuf-compiler libprotoc-dev
pip install onnx

3.安装完成后，运行：

python -c "import onnx"

来验证能否工作。请注意，该命令在 source checkout directory 中不起作用; 在这种情况下，你会看到：

ModuleNotFoundError: No module named 'onnx.onnx_cpp2py_export'

此时需要更换另一路径来修复错误

#测试

ONNX用 pytest 作为测试驱动器。为了能运行测试，需要安装pytest：

pip install pytest-cov nbval

pytest完成安装后，运行：

pytest

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