微软和Facebook使AI模型更容易跨平台操作

微软宣布与Facebook合作开放神经网络交换（ONNX）格式。ONNX为AI框架生态系统带来互操作性。ONNX提供了可扩展计算图模型的定义，以及内置运算符和标准数据类型的定义。

市场上有几个AI框架，包括微软自己的认知工具包。直到今天，没有办法使用为其他框架创建的AI模型。ONNX通过成为AI模型的开源格式来解决这个问题。Microsoft的认知工具包Caffe2和PyTorch将支持ONNX。

ONNX提供以下优势：

框架互操作性：开发人员可以更容易地在框架之间移动，并为手头的任务使用最佳工具。每个框架都针对具体特征进行了优化，如快速培训，支持灵活的网络架构，在移动设备上推荐等等。在研发过程中，最重要的特征与运输到生产最重要的特征不同。这导致开发人员在框架之间转换模型时，无法使用正确的框架或重大的延迟。使用ONNX表示的框架简化了此工作，并使开发人员更加灵活。

共享优化：硬件供应商和其他具有改进神经网络性能的优化可以通过定位ONNX表示来同时影响多个框架。需要将每个框架中的每个框架分开整合进行经常性优化，这可能是一个耗时的过程。ONNX表示使得更容易的优化来覆盖更多的开发人员。