NNEF: различия между версиями
Перейти к навигации
Перейти к поиску
In.wiki (комментарии | вклад) м (In.wiki переименовал страницу Neural Network Exchange Format в NNEF) |
In.wiki (комментарии | вклад) |
||
| (не показаны 4 промежуточные версии этого же участника) | |||
| Строка 1: | Строка 1: | ||
| − | Neural Network Exchange Format | + | {{Infobox software |
| + | | name = Neural Network Exchange Format (NNEF) | ||
| + | | logo = NNEF logo.svg | ||
| + | | logo size = 200px | ||
| + | | author = | ||
| + | | developer = [[Khronos Group]] | ||
| + | | latest_release_version = 1.0.5 | ||
| + | | latest_release_date = {{Start date and age|2022|02|16}}<ref>{{Cite web|url=https://www.khronos.org/registry/NNEF|title=Releases}}</ref> | ||
| + | | programming_language = | ||
| + | | operating_system = [[Cross-platform]] | ||
| + | | platform = Cross-platform | ||
| + | | genre = [[Application programming interface|API]] | ||
| + | | license = | ||
| + | | website = {{URL|https://www.khronos.org/nnef/}} | ||
| + | }} | ||
| + | '''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 == | ||
| + | <references /> | ||
| + | |||
| + | {{Khronos Group standards}} | ||
| + | [[Категория:Форматы файлов машинного обучения]] | ||
Текущая версия от 23:36, 11 сентября 2025
 |
Neural Network Exchange Format (NNEF) |
- Системные требования:
- Cross-platform
- Разработчик:
- Khronos Group
- Текущая версия:
- 1.0.5
- Дата выхода текущей версии:
- февраль 16, 2022[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 обучения нейронных сетей и механизмов инференса для использования в приложениях на самых разных устройствах и платформах[2][3].
История[править | править код]
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[править | править код]
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[править | править код]
NNEF поддерживается группой Khronos в соответствии с принципами открытого управления[4] 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[править | править код]
- NNEF 1.0 Provisional, выпущена 20 декабря 2017 г.[5]
- NNEF 1.0, выпущена 13 августа 2018 г.[6]
- NNEF 1.0.1, выпущена 10 мая 2019 г.
- NNEF 1.0.2, выпущена 13 июля 2019 г.[7]
Участие отрасли[править | править код]
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[править | править код]
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[править | править код]
См. также[править | править код]
Примечания[править | править код]
- ↑ Releases.
- ↑ NNEF - Neural Network Exchange Format (NNEF) (англ.). The Khronos Group (4 октября 2016). Дата обращения: 7 февраля 2019.
- ↑ 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.
- ↑ Khronos IP Framework
- ↑ v1.0p Khronos PR
- ↑ The Khronos Group launches new standard for deploying trained neural networks (амер. англ.). SD Times (13 августа 2018). Дата обращения: 11 февраля 2019.
- ↑ Khronos NNEF Registry - The Khronos Group Inc. www.khronos.org. Дата обращения: 15 августа 2019.
Ошибка Lua в Модуль:Navbox на строке 353: attempt to index local 'listText' (a nil value).