NNEF: различия между версиями

Материал из in.wiki
Перейти к навигации Перейти к поиску
Строка 1: Строка 1:
 
'''Neural Network Exchange Format (NNEF)''' — это формат обмена данными для искусственных нейронных сетей, разработанный [[Khronos Group]]. Он предназначен для снижения фрагментации развёртывания машинного обучения за счёт предоставления широкого спектра инструментов [[Обучение нейронных сетей|обучения нейронных сетей]] и механизмов [[Инференс|инференса]] для использования в приложениях на самых разных устройствах и платформах<ref>{{Cite web|url=https://www.khronos.org/nnef/|title=NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF)|date=2016-10-04|website=The Khronos Group|language=en|access-date=2019-02-07}}</ref><ref>{{Cite book|last1=Seo|first1=B.|last2=Shin|first2=M.|last3=Mo|first3=Y. J.|last4=Kim|first4=J.|chapter=Top-down parsing for Neural Network Exchange Format (NNEF) in TensorFlow-based deep learning computation|title=2018 International Conference on Information Networking (ICOIN)|date=January 2018|pages=522–524|isbn=978-1-5386-2290-2|doi=10.1109/ICOIN.2018.8343173|s2cid=5053900}}</ref>.
 
'''Neural Network Exchange Format (NNEF)''' — это формат обмена данными для искусственных нейронных сетей, разработанный [[Khronos Group]]. Он предназначен для снижения фрагментации развёртывания машинного обучения за счёт предоставления широкого спектра инструментов [[Обучение нейронных сетей|обучения нейронных сетей]] и механизмов [[Инференс|инференса]] для использования в приложениях на самых разных устройствах и платформах<ref>{{Cite web|url=https://www.khronos.org/nnef/|title=NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF)|date=2016-10-04|website=The Khronos Group|language=en|access-date=2019-02-07}}</ref><ref>{{Cite book|last1=Seo|first1=B.|last2=Shin|first2=M.|last3=Mo|first3=Y. J.|last4=Kim|first4=J.|chapter=Top-down parsing for Neural Network Exchange Format (NNEF) in TensorFlow-based deep learning computation|title=2018 International Conference on Information Networking (ICOIN)|date=January 2018|pages=522–524|isbn=978-1-5386-2290-2|doi=10.1109/ICOIN.2018.8343173|s2cid=5053900}}</ref>.
 +
 +
== История ==
 +
NNEF был предложен в 2015 году компаниями-членами Khronos Group как независимый от устройства и реализации формат передачи данных, способный описывать любую [[Искусственная нейронная сеть|искусственную нейронную сеть]] с точки зрения её структуры, операций и данных. Первая версия стандарта была выпущена в предварительном виде в декабре 2017 года и утверждена в качестве официального стандарта Khronos в августе 2018 года.
 +
 +
== Цели ==
 +
Цель NNEF — предоставить специалистам по обработке данных и инженерам возможность легко переносить обученные нейронные сети из выбранной ими платформы обучения в широкий спектр систем инференса.
 +
 +
NNEF содержит полное описание структуры, операций и параметров обученной нейронной сети, независимо от инструментов обучения, использованных для её создания, и системы вывода, используемой для её выполнения.
 +
 +
== Управление и доступность ==
 +
NNEF поддерживается [[Группа Khronos|группой Khronos]] в соответствии с [[Принципы открытого управления|принципами открытого управления]]<ref name="openGov">[https://www.khronos.org/members/ip-framework/ Khronos IP Framework]</ref> следующим образом:
 +
 +
* Любая компания может присоединиться к Khronos, чтобы вносить свой вклад и влиять на разработку спецификаций;
 +
* Окончательные спецификации распространяются публично и бесплатно с веб-сайта Khronos;
 +
* Любая компания может реализовать спецификацию Khronos, а участвующие разработчики могут получить лицензию на товарный знак для соответствующих реализаций и выплачивать нулевые отчисления участникам Khronos;
 +
* Разработчики могут свободно использовать реализации спецификаций Khronos.
 +
 +
Спецификация NNEF доступна в реестре [https://www.khronos.org/registry/NNEF/ Khronos NNEF], а инструменты [https://github.com/KhronosGroup/NNEF-Tools доступны на Github.]
 +
 +
== Версии ==
 +
 +
* NNEF 1.0 Provisional, выпущена 20 декабря 2017 г.<ref name="prov2">[https://www.khronos.org/news/press/khronos-group-releases-nnef-1.0-standard-for-neural-network-exchange v1.0p Khronos PR]</ref>
 +
* NNEF 1.0, выпущена 13 августа 2018 г.<ref name="full2">{{Cite web|url=https://sdtimes.com/ai/the-khronos-group-launches-new-standard-for-deploying-trained-neural-networks/|title=The Khronos Group launches new standard for deploying trained neural networks|date=2018-08-13|website=SD Times|language=en-US|access-date=2019-02-11}}</ref>
 +
* NNEF 1.0.1, выпущена 10 мая 2019 г.
 +
* NNEF 1.0.2, выпущена 13 июля 2019 г.<ref>{{Cite web|url=https://www.khronos.org/registry/NNEF/|title=Khronos NNEF Registry - The Khronos Group Inc|website=www.khronos.org|access-date=2019-08-15}}</ref>
 +
 +
== Участие отрасли ==
 +
В рабочей группе NNEF приняли участие следующие члены Khronos:{{columns-list|colwidth=18em|
 +
* AIMotive.
 +
* Advanced Micro Devices.
 +
* Arm Holdings, Ltd.
 +
* Axell
 +
* Axis Communications.
 +
* Cadence
 +
* Ceva
 +
* Codeplay
 +
* Digital Media Professionals
 +
* ETRI
 +
* Huawei
 +
* Intel Corp.
 +
* Imagination technologies
 +
* LG
 +
* Los Alamos National Lab
 +
* LunarG
 +
* Mediatek
 +
* Mentor Graphics
 +
* NXP
 +
* On Semiconductor
 +
* Qualcomm
 +
* The Qt Company
 +
* Renesas
 +
* Samsung
 +
* Silicon Studio
 +
* Socionext
 +
* Sony
 +
* Synopsys
 +
* Texas Instruments
 +
* Think Silicon
 +
* Verisilicon
 +
* Xilinx
 +
}}
 +
 +
== Инструменты ==
 +
Проект инструментов NNEF на GitHub содержит следующие инструменты с открытым исходным кодом:
 +
 +
* Анализатор форматов файлов
 +
* Двунаправленные конвертеры между NNEF и [[ONNX]], [[Caffe]], [[Caffe2]], [[TensorFlow]] (python), [[TensorFlow]] (protobuf)
 +
* Model zoo: справочная коллекция моделей, преобразованных в NNEF
 +
 +
== Сравнение с другими форматами файлов машинного обучения ==
 +
 +
== См. также ==
 +
 +
* [[ONNX]]
  
 
== Примечания ==
 
== Примечания ==
 
<references />
 
<references />
 
[[Категория:Форматы файлов машинного обучения]]
 
[[Категория:Форматы файлов машинного обучения]]

Версия от 23:29, 11 сентября 2025

Neural Network Exchange Format (NNEF) — это формат обмена данными для искусственных нейронных сетей, разработанный Khronos Group. Он предназначен для снижения фрагментации развёртывания машинного обучения за счёт предоставления широкого спектра инструментов обучения нейронных сетей и механизмов инференса для использования в приложениях на самых разных устройствах и платформах[1][2].

История

NNEF был предложен в 2015 году компаниями-членами Khronos Group как независимый от устройства и реализации формат передачи данных, способный описывать любую искусственную нейронную сеть с точки зрения её структуры, операций и данных. Первая версия стандарта была выпущена в предварительном виде в декабре 2017 года и утверждена в качестве официального стандарта Khronos в августе 2018 года.

Цели

Цель NNEF — предоставить специалистам по обработке данных и инженерам возможность легко переносить обученные нейронные сети из выбранной ими платформы обучения в широкий спектр систем инференса.

NNEF содержит полное описание структуры, операций и параметров обученной нейронной сети, независимо от инструментов обучения, использованных для её создания, и системы вывода, используемой для её выполнения.

Управление и доступность

NNEF поддерживается группой Khronos в соответствии с принципами открытого управления[3] следующим образом:

  • Любая компания может присоединиться к Khronos, чтобы вносить свой вклад и влиять на разработку спецификаций;
  • Окончательные спецификации распространяются публично и бесплатно с веб-сайта Khronos;
  • Любая компания может реализовать спецификацию Khronos, а участвующие разработчики могут получить лицензию на товарный знак для соответствующих реализаций и выплачивать нулевые отчисления участникам Khronos;
  • Разработчики могут свободно использовать реализации спецификаций Khronos.

Спецификация NNEF доступна в реестре Khronos NNEF, а инструменты доступны на Github.

Версии

  • NNEF 1.0 Provisional, выпущена 20 декабря 2017 г.[4]
  • NNEF 1.0, выпущена 13 августа 2018 г.[5]
  • NNEF 1.0.1, выпущена 10 мая 2019 г.
  • NNEF 1.0.2, выпущена 13 июля 2019 г.[6]

Участие отрасли

В рабочей группе NNEF приняли участие следующие члены Khronos:

  • AIMotive.
  • Advanced Micro Devices.
  • Arm Holdings, Ltd.
  • Axell
  • Axis Communications.
  • Cadence
  • Ceva
  • Codeplay
  • Digital Media Professionals
  • ETRI
  • Huawei
  • Intel Corp.
  • Imagination technologies
  • LG
  • Los Alamos National Lab
  • LunarG
  • Mediatek
  • Mentor Graphics
  • NXP
  • On Semiconductor
  • Qualcomm
  • The Qt Company
  • Renesas
  • Samsung
  • Silicon Studio
  • Socionext
  • Sony
  • Synopsys
  • Texas Instruments
  • Think Silicon
  • Verisilicon
  • Xilinx

Инструменты

Проект инструментов NNEF на GitHub содержит следующие инструменты с открытым исходным кодом:

  • Анализатор форматов файлов
  • Двунаправленные конвертеры между NNEF и ONNX, Caffe, Caffe2, TensorFlow (python), TensorFlow (protobuf)
  • Model zoo: справочная коллекция моделей, преобразованных в NNEF

Сравнение с другими форматами файлов машинного обучения

См. также

Примечания

  1. ↑ NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF) (англ.). The Khronos Group (4 октября 2016). Дата обращения: 7 февраля 2019.
  2. ↑ Seo, B. Top-down parsing for Neural Network Exchange Format (NNEF) in TensorFlow-based deep learning computation // 2018 International Conference on Information Networking (ICOIN) / B. Seo, M. Shin, Y. J. Mo … [и др.]. — January 2018. — P. 522–524. — ISBN 978-1-5386-2290-2. — doi:10.1109/ICOIN.2018.8343173.
  3. ↑ Khronos IP Framework
  4. ↑ v1.0p Khronos PR
  5. ↑ The Khronos Group launches new standard for deploying trained neural networks (амер. англ.). SD Times (13 августа 2018). Дата обращения: 11 февраля 2019.
  6. ↑ Khronos NNEF Registry - The Khronos Group Inc. www.khronos.org. Дата обращения: 15 августа 2019.
Источник — https://in.wiki/w/index.php?title=NNEF&oldid=1575541