Modelos de ONNX

Windows Machine Learning admite modelos con el formato Open Neural Network Exchange (ONNX). ONNX es un formato abierto para modelos ML, que te permite intercambiar modelos entre varios marcos y herramientas de ML.

Existen varios métodos para obtener un modelo con el formato ONNX, entre los que se incluyen:

• ONNX Model Zoo: contiene varios modelos ONNX entrenados previamente para diferentes tipos de tareas. Descarga una versión compatible con Windows ML y ya podrás empezar.

• Exportación nativa de los marcos de entrenamiento de ML: varios marcos de entrenamiento admiten la funcionalidad de exportación nativa a ONNX, como Chainer, Caffee2 y PyTorch, lo que le permite guardar el modelo entrenado en versiones específicas del formato ONNX. Además, servicios como Azure Machine Learning y Azure Custom Vision también proporcionan la funcionalidad de exportación de ONNX nativa.

  • Para aprender a entrenar y exportar un modelo de ONNX en la nube mediante Custom Vision, consulte Tutorial: Uso de un modelo ONNX desde Custom Vision con Windows ML (versión preliminar).

• Convertir los modelos existentes mediante ONNXMLTools: este paquete de Python permite convertir modelos de varios formatos de marco de entrenamiento a ONNX. Como desarrollador, puedes especificar la versión de ONNX a la que quieres convertir el modelo, en función de las compilaciones de Windows de destino de tu aplicación. Si no estás familiarizado con Python, puedes usar el panel basado en la interfaz de usuario de Windows ML para convertir fácilmente los modelos con solo unos clics.

Importante

No todas las versiones de ONNX son compatibles con Windows ML. Para saber qué versiones de ONNX se admiten oficialmente en las versiones de Windows de destino de la aplicación, consulta Versiones de ONNX y compilaciones de Windows.

Cuando tengas un modelo ONNX, deberás integrar el modelo en el código de la aplicación y, a continuación, podrás usar el aprendizaje automático en tus dispositivos y aplicaciones de Windows.

Nota:

Use los siguientes recursos para obtener ayuda con Windows ML:

• Para formular o responder a preguntas técnicas sobre Windows Machine Learning, utilice la etiqueta windows-machine-learning en Stack Overflow.
• Para notificar un error, registre un problema en GitHub.