Actualité PyTorch et Caffe2 : une interopérabilité améliorée par Microsoft et Facebook

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PyTorch et Caffe2 : une interopérabilité améliorée par Microsoft et Facebook

Microsoft et Facebook ont annoncé la création de l’Open Neural Network Exchange (ONNX). Cette plate-forme devrait simplifier la conversion de modèles PyTorch et Caffe2.

Une plate-forme bientôt disponible dans le Microsoft Cognitive Toolkit

Baptisée ONNX, cette plate-forme de partage d’algorithmes permettra aux développeurs de passer d’un outil IA à l’autre au cours des différents stades de développement. Elle devrait être intégrée au prochain Cognitive Toolkit, le framework open source de Microsoft permettant la construction de réseaux neuronaux profonds.

Microsoft et Facebook prévoient également inclure d’autres implémentations par la suite. Le code et toute la documentation concernant ONNX sont d’ores et déjà disponibles sur GitHub.

Faciliter le travail des développeurs en machine learning

La mise à disposition d’ONNX va permettre de réduire considérablement les délais de travail entre les phases de recherche et de mise en production. La conversion d’un framework à un autre des modèles d’apprentissage gagnera en effet en simplicité et en rapidité.

Comme l’indique Microsoft sur son site:

“ONNX fournit une définition d’un modèle de graphe de calcul extensible, ainsi que des définitions d’opérateurs intégrés et de types de données standard.

Nous nous concentrons initialement sur les capacités nécessaires à l’inférence (évaluation). Chaque graphe de flux de données de calcul est structuré comme une liste de nœuds qui forment un graphe acyclique.

Les nœuds ont une ou plusieurs entrées et une ou plusieurs sorties. Chaque nœud est un appel à un opérateur. Le graphique propose également des métadonnées pour aider à documenter son objectif, son auteur, etc.

Les opérateurs sont implémentés en externe sur le graphe, mais l’ensemble des opérateurs intégrés est portable entre les frameworks. Chaque framework supportant ONNX fournira les implémentations de ces opérateurs pour les types de données applicables.”


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Johanna Diaz

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