ONNX 모델

Windows Machine Learning은 ONNX(Open Neural Network Exchange) 형식의 모델을 지원합니다. ONNX는 ML 모델용 개방 형식이 때문에 다양한 ML 프레임워크와 도구 간에 모델을 교환할 수 있습니다.

ONNX 형식의 모델을 구할 수 있는 방법에는 다음을 비롯한 몇 가지 방법이 있습니다.

• ONNX Model Zoo: 다양한 유형의 작업에 대해 미리 학습된 여러 ONNX 모델이 포함되어 있습니다. Windows ML에서 지원되는 버전을 다운로드하면 사용할 수 있습니다!

• ML 학습 프레임워크에서 네이티브 내보내기: Chainer, Caffee2, PyTorch와 같은 몇 가지 학습 프레임워크가 네이티브 내보내기 기능을 지원하기 때문에 학습된 모델을 특정 버전의 ONNX 형식으로 저장할 수 있습니다. 또한 Azure Machine Learning 및 Azure Custom Vision과 같은 서비스도 네이티브 ONNX 내보내기를 지원합니다.

  • Custom Vision을 사용하여 클라우드에서 ONNX 모델을 학습시키고 내보내는 방법을 알아보려면 자습서: Windows ML(미리 보기)을 사용하여 Custom Vision에서 ONNX 모델 사용을 확인하세요.

• ONNXMLTools를 사용하여 기존 모델 변환: 이 Python 패키지를 사용하면 모델을 여러 학습 프레임워크 형식에서 ONNX로 변환할 수 있습니다. 개발자는 애플리케이션이 대상으로 하는 Windows 빌드에 따라 모델을 변환할 ONNX 버전을 지정할 수 있습니다. Python에 익숙하지 않은 경우 Windows ML의 UI 기반 대시보드를 사용하면 몇 번의 클릭만으로 모델을 쉽게 변환할 수 있습니다.

Important

일부 ONNX 버전은 Windows ML에서 지원되지 않습니다. 애플리케이션이 대상으로 하는 Windows 버전에서 공식적으로 지원되는 ONNX 버전을 확인하려면, ONNX 버전 및 Windows 빌드를 참조하세요.

ONNX 모델이 있으면 모델을 앱의 코드에 통합한 다음, Windows 앱과 디바이스에서 기계 학습을 사용할 수 있습니다!

참고 항목

Windows ML에 대한 도움말은 다음 리소스를 참조하세요.

• Windows ML에 대한 기술적인 질문을 하거나 질문에 답하려면, Stack Overflow에서 windows-machine-learning 태그를 사용하세요.
• 버그를 보고하려면 GitHub에서 문제를 제출하세요.