ONNX 模型

Windows Machine Learning 支援 Open Neural Network Exchange (ONNX) 格式的模型。 ONNX 是 ML 模型的開放格式，可讓您在各種 ML 架構與工具之間交換模型。

有數種方式可以取得 ONNX 格式的模型，包括：

• ONNX 模型動物園 ：針對不同類型的工作，包含數個預先定型的 ONNX 模型。 下載 Windows ML 支援的版本，您就可以開始使用！

• 從 ML 定型架構 進行原生匯出：數個定型架構支援原生匯出功能至 ONNX，例如 Chainer、Caffee2 和 PyTorch，可讓您將定型的模型儲存至特定版本的 ONNX 格式。 此外，Azure Machine Learning 和 Azure 自訂視覺等服務也會提供原生 ONNX 匯出。

  • 若要瞭解如何使用 自訂視覺 在雲端中定型和匯出 ONNX 模型，請參閱 教學課程：搭配 Windows ML 使用 自訂視覺 ONNX 模型（預覽版）。

• 使用 ONNXMLTools 轉換現有的模型：此 Python 套件可讓模型從數種定型架構格式轉換成 ONNX。 視您應用程式的目標 Windows 組建而定，身為開發人員的您可以指定您要將模型轉換成哪個版本的 ONNX。 如果您不熟悉 Python，可以使用 Windows ML 的 UI 型儀表板，只要按幾下滑鼠就能輕鬆地轉換模型。

重要

Windows ML 並不支援所有的 ONNX 版本。 若要知道應用程式的目標 Windows 版本中正式支援哪些 ONNX 版本，請檢查 ONNX 版本和 Windows 組建。

有了 ONNX 模型後，您就會將模型整合到您應用程式的程式碼中，然後您就可以在 Windows 應用程式和裝置中使用機器學習！

注意

使用下列資源取得 Windows ML 的說明：

• 如需詢問或回答有關 Windows ML 的技術問題，請使用 Stack Overflow 上的 windows-machine-learning 標籤。
• 如需回報錯誤 (bug)，請在 GitHub 上提出問題。