微軟和Facebook合作推出開放式神經網絡交換格式

Facebook和微軟昨日在各自的博客文章中宣布ONNX，開放式神經網絡交換格式。這種格式讓機器學習開發人員更容易在PyTorch和Caffe2之間轉換模型，以減少研究與產品化之間的滯後時間。

Facebook一直保持其FAIR和AML機器學習組的區別。 Facebook AI Research（FAIR）處理流行邊緣研究，而應用機器學習（AML）為產品帶來智慧。深入學習框架的選擇是這一關鍵意識形態區分的基礎。FAIR習慣於與PyTorch合作，這是一個為獲得最先進的研究成果而進行優化的深入學習框架。

不幸的是，在現實世界中，我們大多數人都受到智能手機和電腦計算能力的限製。 當AML想要構建部署和擴展的東西時，它會選擇Caffe2。 Caffe2也是一個深入的學習框架，但是針對資源效率進行了優化，特別是對於在資源不足的移動設備上運行機器學習模型而優化的Caffe2Go。

Facebook和微軟的合作幫助人們輕鬆將PyTorch內置的模型轉換為Caffe2模型。通過減少這兩個框架之間的障礙，兩家公司實際上可以改善研究的擴散，並有助於加快整個商業化進程。

不幸的是，並不是每個公司都使用相同的PyTorch和Caffe2配對。TensorFlow等重要框架仍然進行了大量的研究工作。在研究背景之外，其他人一直致力於將機器學習模型轉換為針對特定設備優化的格式。

例如，Apple的CoreML幫助開發人員轉換了非常有限的模型。在這一點上，CoreML甚至不支持TensorFlow，創建自定義轉換器的過程似乎相當複雜，可能會以失望的方式結束。 由於Google和Apple等公司在定製硬件上獲得對機器學習框架優化的更多控製權，因此繼續監控互操作性將變得非常重要。

目前，該開放神經網絡交換格式已經在Github上發布。