打破AI框架围篱微软与脸书联手建立可互通的开放神经网路交换格式

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微软与脸书（Facebook）周四（9/7）共同发表了「开放神经网路交换」（Open Neural Network Exchange，ONNX）格式，这是一个开源专案，打算建立一个标準让不同框架上的深度学习模型能够移转。目前已透过GitHub发表，脸书的Caffe2、PyTorch与微软的Cognitive Toolkit都将在9月的新版中支援ONNX，同时号召其他框架的社群加入。

脸书的应用机器学习总监Joaquin Quinonero Candela说明，当工程师或研究人员在开发学习模型时，市场上有许多的AI框架可供选择，他们会根据功能而依赖特定框架，很多时候在研发时所需的功能与产品化所需的功能并不同，于是可能会要求研究人员在生产系统上运作或是手动转换模型，而脸书与微软共同推动的ONNX就是为了消弭不同框架间的差异。

目前市场上有众多的AI软体框架，包括脸书所建立的Caffe2、PyTorch，以及由微软开发的Cognitive Toolkit，在支援ONNX之后，在这些框架上所训练的模型将能汇出至其他框架进行推论。

脸书内部有FARI与AML两个AI团队，FARI通常使用PyTorch执行尖端的AI研究，而AML则是利用Caffe2以于行动装置上实现AI能力，藉由ONNX，脸书将能轻易地把PyTorch的研发成果输出及部署在Caffe2框架上。

掌管应用及服务部门的微软副总裁Eric Boyd指出，ONNX除了能够促进框架的互动性之外，亦能共享最佳化，硬体製造商或其他业者针对神经网路效能所进行的最佳化将让众多框架同时受益。

未来微软与脸书準备贡献更多的参考实作、範例、工具，以及模型资料库。