onnx скачать - загрузка исходного кода onnx

onnx

Питон

v1.17.0

Скачать

Open Neural Network Exchange (ONNX) - это открытая экосистема, которая позволяет разработчикам ИИ выбирать правильные инструменты по мере развития их проекта. ONNX предоставляет формат с открытым исходным кодом для моделей искусственного интеллекта, как глубокого обучения, так и традиционного ML. Он определяет обширную модель графика вычислений, а также определения встроенных операторов и стандартных типов данных. В настоящее время мы сосредотачиваемся на возможностях, необходимых для вывода (оценка).

ONNX широко поддерживается и может быть найден во многих фреймворках, инструментах и аппаратном обеспечении. Включение совместимости между различными рамками и оптимизация пути от исследований к производству помогает увеличить скорость инноваций в сообществе ИИ. Мы приглашаем сообщество присоединиться к нам и еще больше развиваться ONNX.

Используйте ONNX

Документация пакета Onnx Python
Учебники для создания моделей ONNX
Предварительно обученные модели ONNX

Узнайте о спецификации ONNX

Обзор
Спецификация промежуточного представления ONNX
Принципы версии спецификации
Документация операторов
Документация операторов (последний релиз)
Обзор API Python

Утилиты программирования для работы с графиками ONNX

Форма и тип вывод
Оптимизация графика
Opset версия преобразование

Способствовать

ONNX - это общественный проект, а модель открытого управления описана здесь. Мы призываем вас присоединиться к усилиям и внести свой вклад отзывы, идеи и код. Вы можете участвовать в группах с особыми интересами и рабочими группами, чтобы сформировать будущее ONNX.

Проверьте наше руководство по взносу, чтобы начать.

Если вы думаете, что какой -то оператор должен быть добавлен в спецификацию ONNX, прочитайте этот документ.

Сообщество встречи

Расписание регулярных заседаний Руководящего комитета, рабочих групп и SIGS можно найти здесь

Сообщество встречается не реже одного раза в год. Контент от предыдущих встреч сообщества находится по адресу:

2020.04.09 https://wiki.lfaidata.foundation/display/dl/lf+ai+day+-onnnx+community+virtual+meetup+-+silicon+valley+ -+ -+pril+9
2020.10.14 https://wiki.lfaidata.foundation/display/dl/lf+ai+day+-+nonnx+community+workshop+-+october+14
2021.03.24 https://wiki.lfaidata.foundation/pages/viewpage.action?pageid=35160391
2021.10.21 https://wiki.lfaidata.foundation/pages/viewpage.action?pageid=46989689
2022.06.24 https://wiki.lfaidata.foundation/display/dl/onnx+community+day+-+june+24
2023.06.28 https://wiki.lfaidata.foundation/display/dl/onnx+community+day+2023+-+June+28

Обсуждать

Мы призываем вас открывать проблемы или использовать Slack (если вы еще не присоединились, используйте эту ссылку, чтобы присоединиться к группе) для большего обсуждения в режиме реального времени.

Подписывайтесь на нас

Будьте в курсе последних новостей ONNX. [Facebook] [Twitter]

Дорожная карта

Процесс дорожной карты происходит каждый год. Более подробную информацию можно найти здесь

Установка

Официальные пакеты Python

Выпущенные пакеты Onnx опубликованы в PYPI.

pip install onnx  # or pip install onnx[reference] for optional reference implementation dependencies

Еженедельные пакеты ONNX публикуются в PYPI, чтобы обеспечить эксперименты и ранние тестирование.

VCPKG Пакеты

ONNX находится в списке обслуживания VCPKG, вы можете легко использовать VCPKG для его создания и установки.

git clone https://github.com/microsoft/vcpkg.git
cd vcpkg
./bootstrap-vcpkg.bat # For powershell
./bootstrap-vcpkg.sh # For bash
./vcpkg install onnx

Пакеты Conda

Бинарная сборка ONNX доступна в Conda, в Conda-Forge:

conda install -c conda-forge onnx

Стройте ONNX из источника

Перед строительством из источника удалить любые существующие версии ONNX pip uninstall onnx .

C ++ 17 или более высокая версия компилятора C ++ требуется для создания ONNX из источника. Тем не менее, пользователи могут указать свою собственную версию CMAKE_CXX_STANDARD для создания ONNX.

Если у вас нет установленного ProtoBuf, ONNX будет внутренне загружать и построить ProToBuf для Build Onnx.

Или вы можете вручную установить библиотеки Protobuf C/C ++ и инструменты с указанной версией, прежде чем идти вперед. Затем в зависимости от того, как вы установили ProtoBuf, вам необходимо установить переменную среды cmake_args на «-donnx_use_protobuf_shared_libs = on» или «-donnx_use_protobuf_shared_libs = off». Например, вам может потребоваться запустить следующую команду:

Linux:

 export CMAKE_ARGS= " -DONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS=ON "

Windows:

 set CMAKE_ARGS = " -DONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS=ON "

Вкл/выключение зависит от того, какая у вас библиотека Protobuf. Общие библиотеки - это файлы, заканчивающиеся*.dll/*. So/*. Dylib. Статические библиотеки - это файлы, заканчивающиеся *.a/ *. Lib. Эта опция зависит от того, как вы получаете свою библиотеку Protobuf и как она была построена. И это не по умолчанию. Вам не нужно запускать команды выше, если вы предпочитаете использовать статическую библиотеку Protobuf.

Окна

Если вы создаете ONNX из источника, рекомендуется также создавать Protobuf локально в качестве статической библиотеки. Версия, распространяемая с помощью Conda-Forge, является DLL, но Onnx ожидает, что это станет статическая библиотека. Создание Protobuf локально также позволяет вам контролировать версию Protobuf. Протестированная и рекомендуемая версия составляет 3.21.12.

Инструкции в этом Readme предполагают, что вы используете Visual Studio. Рекомендуется запустить все команды из оболочки, начатой от командной строки «x64 Native Tools Tools для VS 2019», и сохранить генератор системы сборки для Cmake (например, Cmake -G «Visual Studio 16 2019») в соответствии с протобуфом, а также Onnx.

Вы можете получить Protobuf, выполнив следующие команды:

git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
cd protobuf
git checkout v21.12
cd cmake
cmake -G " Visual Studio 16 2019 " -A x64 -DCMAKE_INSTALL_PREFIX= < protobuf_install_dir > -Dprotobuf_MSVC_STATIC_RUNTIME=OFF -Dprotobuf_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -Dprotobuf_BUILD_EXAMPLES=OFF .
msbuild protobuf.sln /m /p:Configuration=Release
msbuild INSTALL.vcxproj /p:Configuration=Release

Затем он будет построен в качестве статической библиотеки и установлен в <protobuf_install_dir>. Пожалуйста, добавьте каталог Bin (который содержит Protoc.exe) в ваш путь.

 set CMAKE_PREFIX_PATH = < protobuf_install_dir > ; %CMAKE_PREFIX_PATH%

Обратите внимание: если ваш Protobuf_install_dir содержит места, не добавляйте кавычки вокруг него.

Альтернатива: если вы не хотите менять свой путь, вы можете вместо этого установить onnx_protoc_executable.

 set CMAKE_ARGS = -DONNX_PROTOC_EXECUTABLE= < full_path_to_protoc.exe >

Тогда вы можете построить onnx как:

 git clone https://github.com/onnx/onnx.git
cd onnx
git submodule update --init --recursive
# prefer lite proto
set CMAKE_ARGS=-DONNX_USE_LITE_PROTO=ON
pip install -e . -v

Linux

Во -первых, вам нужно установить Protobuf. Минимальная версия Protobuf Compiler (Protoc), требуемая ONNX, составляет 3,6,1. Обратите внимание, что старые версии протока могут не работать с CMAKE_ARGS=-DONNX_USE_LITE_PROTO=ON .

Пользователи Ubuntu 20.04 (и более новые) могут установить Protobuf через

apt-get install python3-pip python3-dev libprotobuf-dev protobuf-compiler

В этом случае необходимо добавить -DONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS=ON cmake_args на этапе строительства ONNX.

Более общий способ - создать и установить его из источника. Смотрите инструкции ниже для получения более подробной информации.

Установка протобуфа из источника

Debian/Ubuntu:

  git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
  cd protobuf
  git checkout v21.12
  git submodule update --init --recursive
  mkdir build_source && cd build_source
  cmake ../cmake -Dprotobuf_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr -DCMAKE_INSTALL_SYSCONFDIR=/etc -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  make -j $( nproc )
  make install

Centos/Rhel/Fedora:

  git clone https://github.com/protocolbuffers/protobuf.git
  cd protobuf
  git checkout v21.12
  git submodule update --init --recursive
  mkdir build_source && cd build_source
  cmake ../cmake  -DCMAKE_INSTALL_LIBDIR=lib64 -Dprotobuf_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr -DCMAKE_INSTALL_SYSCONFDIR=/etc -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
  make -j $( nproc )
  make install

Здесь "-dcmake_position_independent_code = ON" имеет решающее значение. По умолчанию статические библиотеки строится без «-фпик», они не являются независимым кодом. Но общие библиотеки должны быть независимым кодом позиции. Расширения Python C/C ++ (например, ONNX) являются общими библиотеками. Так что, если статическая библиотека не была построена с «-фпиком», она не может быть связана с такой общей библиотекой.

Как только сборка будет успешной, обновление пути включить пути Protobuf.

Тогда вы можете построить onnx как:

git clone https://github.com/onnx/onnx.git
cd onnx
git submodule update --init --recursive
# Optional: prefer lite proto
export CMAKE_ARGS=-DONNX_USE_LITE_PROTO=ON
pip install -e . -v

Маки

 export NUM_CORES= ` sysctl -n hw.ncpu `
brew update
brew install autoconf && brew install automake
wget https://github.com/protocolbuffers/protobuf/releases/download/v21.12/protobuf-cpp-3.21.12.tar.gz
tar -xvf protobuf-cpp-3.21.12.tar.gz
cd protobuf-3.21.12
mkdir build_source && cd build_source
cmake ../cmake -Dprotobuf_BUILD_SHARED_LIBS=OFF -DCMAKE_POSITION_INDEPENDENT_CODE=ON -Dprotobuf_BUILD_TESTS=OFF -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
make -j ${NUM_CORES}
make install

Как только сборка будет успешной, обновление пути включить пути Protobuf.

Тогда вы можете построить onnx как:

git clone --recursive https://github.com/onnx/onnx.git
cd onnx
# Optional: prefer lite proto
set CMAKE_ARGS=-DONNX_USE_LITE_PROTO=ON
pip install -e . -v

Проверьте установку

После установки запустите

python -c " import onnx "

Чтобы проверить, что это работает.

Общие варианты сборки

Для полного списка см. Cmakelists.txt

Переменные среды

USE_MSVC_STATIC_RUNTIME должен быть 1 или 0, а не включен или выключен. При установке 1 Onnx ссылки статически на библиотеку времени выполнения. По умолчанию : USE_MSVC_STATIC_RUNTIME=0
DEBUG должна быть 0 или 1. Когда установлено на 1 ONNX встроен в режим отладки. или отладка версий зависимостей, вам необходимо открыть файл Cmakelists и добавить букву d в конце строк имен пакета. Например, NAMES protobuf-lite станут NAMES protobuf-lited . По умолчанию : Debug=0

Переменные Cmake

ONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS должен быть ON или OFF . По умолчанию : ONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS=OFF USE_MSVC_STATIC_RUNTIME=0 ONNX_USE_PROTOBUF_SHARED_LIBS Определяет, как ONNX ссылается на библиотеки ProTOBUF.
- Когда установлено на ON - ONNX будет динамически связываться с общими LIBS Protobuf, Protobuf_USE_DLLS будет определен, как описано здесь.
- При OFF - ONNX будет связываться статически с ProtoBuf.
ONNX_USE_LITE_PROTO должен быть ON или OFF . При установке ON используется Lite Protobuf вместо полного протобуфа. По умолчанию : ONNX_USE_LITE_PROTO=OFF
ONNX_WERROR должен быть ON или OFF . При установке на ON рассматриваются как ошибки. По умолчанию : ONNX_WERROR=OFF в локальных сборках, ON CI и выпустите трубопроводы.

Общие ошибки

Примечание. Команда import onnx не работает из каталога исходной проверки; В этом случае вы увидите ModuleNotFoundError: No module named 'onnx.onnx_cpp2py_export' . Изменить в другой каталог, чтобы исправить эту ошибку.
Если вы сталкиваетесь с какими -либо проблемами при создании Protobuf в качестве статической библиотеки, пожалуйста, убедитесь, что общие библиотеки Protobuf, такие как Libprotobuf, не установлены на вашем устройстве или в среде Conda. Если эти общие библиотеки существуют, либо удалите их для построения ProtoBuf из Source в качестве статической библиотеки, либо пропустите сборку Protobuf из источника, чтобы напрямую использовать общую версию.
Если вы столкнетесь с любыми проблемами при создании ONNX из источника, а ваше сообщение об ошибке считывает, Could not find pythonXX.lib , убедитесь, что у вас есть последовательные версии Python для общих команд, таких как python и pip . Очистите все существующие файлы сборки и снова перестройте ONNX.