El formato de intercambio de red neuronal ( NNEF ) es un formato de intercambio de datos de red neuronal artificial desarrollado por Khronos Group . Su objetivo es reducir la fragmentación de la implementación del aprendizaje automático al permitir que las aplicaciones utilicen una rica combinación de herramientas de entrenamiento de redes neuronales y motores de inferencia en una amplia gama de dispositivos y plataformas. [1] [2]
Desarrollador (es) | Grupo Khronos |
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Lanzamiento estable | 1.0.2 / 16 de julio de 2019 |
Sistema operativo | Multiplataforma |
Plataforma | Multiplataforma |
Tipo | API |
Sitio web | www |
Historia
La NNEF fue propuesta en 2015 por empresas miembro del Grupo Khronos como un formato de transferencia independiente de dispositivo e implementación capaz de describir cualquier red neuronal artificial en términos de su estructura, operaciones y datos.
La primera versión del estándar se lanzó en forma provisional en diciembre de 2017 y fue ratificada como estándar oficial de Khronos en agosto de 2018.
Objetivos
El objetivo de NNEF es permitir que los científicos e ingenieros de datos transfieran fácilmente redes capacitadas desde su marco de capacitación elegido a una amplia variedad de motores de inferencia. NNEF encapsula una descripción completa de la estructura, operaciones y parámetros de una red neuronal entrenada, independientemente de las herramientas de entrenamiento utilizadas para producirla y del motor de inferencia utilizado para ejecutarla.
Gobernanza y disponibilidad
La NNEF es mantenida por el Grupo Khronos bajo sus Principios de Gobernanza Abierta [3] de la siguiente manera:
- Cualquier empresa está invitada y puede unirse a Khronos para contribuir e influir en el desarrollo de sus especificaciones;
- Las especificaciones finalizadas se distribuyen pública y libremente sin costo desde el sitio web de Khronos;
- Cualquier empresa puede implementar una especificación de Khronos y los implementadores participantes pueden obtener una licencia de marca registrada para implementaciones conformes y no pagar regalías a los participantes de Khronos; y
- Los desarrolladores pueden utilizar libremente las implementaciones de las especificaciones de Khronos.
La especificación NNEF está disponible en el registro Khronos NNEF y las herramientas están disponibles en Github
Versiones
Participación de la industria
Los siguientes miembros de Khronos han participado en el grupo de trabajo de NNEF:
- AIMotive.
- Micro dispositivos avanzados.
- Arm Holdings, Ltd.
- Axell
- Comunicaciones de Axis.
- Cadencia
- Ceva
- Codeplay
- Profesionales de medios digitales
- ETRI
- Huawei
- Intel Corp.
- Tecnologías de la imaginación
- LG
- Laboratorio Nacional de Los Alamos
- LunarG
- Mediatek
- Gráficos del mentor
- NXP
- En semiconductores
- Qualcomm
- La empresa Qt
- Renesas
- Samsung
- Estudio de silicio
- Socionext
- Sony
- Sinopsis
- Instrumentos Texas
- Piense en silicio
- Verisilicio
- Xilinx
Herramientas
El proyecto de herramientas NNEF en github contiene las siguientes herramientas de código abierto:
- Analizador de formato de archivo
- Convertidores bidireccionales entre NNEF y ONNX, Caffe, Caffe2, TensorFlow (python), TensorFlow (protobuf)
- Zoológico de modelos: colección de referencia de modelos convertidos a NNEF
Ver también
Referencias
- ^ "NNEF - Formato de intercambio de red neuronal (NNEF)" . El Grupo Khronos . 2016-10-04 . Consultado el 7 de febrero de 2019 .
- ^ Seo, B .; Shin, M .; Mo, YJ; Kim, J. (enero de 2018). "Análisis de arriba hacia abajo para el formato de intercambio de redes neuronales (NNEF) en el cálculo de aprendizaje profundo basado en TensorFlow". Conferencia internacional sobre redes de información 2018 (ICOIN) : 522–524. doi : 10.1109 / ICOIN.2018.8343173 . ISBN 978-1-5386-2290-2.
- ^ Marco de IP de Khronos
- ^ v1.0p Khronos PR
- ^ "El Grupo Khronos lanza un nuevo estándar para el despliegue de redes neuronales entrenadas" . Tiempos SD . 2018-08-13 . Consultado el 11 de febrero de 2019 .
- ^ "Registro Khronos NNEF - The Khronos Group Inc" . www.khronos.org . Consultado el 15 de agosto de 2019 .