ONNX人工智能技術與開發實踐 吳建明 吳一昊 9787122474315 【台灣高等教育出版社】

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書名：ONNX人工智能技術與開發實踐
ISBN：9787122474315
出版社：化學工業
著編譯者：吳建明 吳一昊
頁數：228
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1721033
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內容簡介

ONNX（Open Neural Network Exchange，開放神經網絡交換）是一種開放格式，用於存儲深度神經網絡模型。ONNX由微軟和Facebook於2017年共同推出，旨在促進不同深度學習框架之間的模型交換和互操作性。ONNX定義了一組與環境和平台無關的標準格式，使得AI模型可以在不同的框架和環境下交互使用。經過短短几年的發展，ONNX已經成為表示深度學習模型的實際標準。它還支持傳統非神經網絡機器學習模型。ONNX有望成為整個AI模型交換的標準。 全書包括6章，分別為ONNX安裝與使用、ONNX運行時與應用開發技術、ONNX各種功能與性能分析、ONNX數據與操作數優化、ONNX模型性能與應用、ONNX創新開發案例分析。 本書適合從事AI算法、軟體、硬體開發的工程師閱讀，也可供科研人員、高校師生、技術管理人員參考使用。

目錄

第1章 ONNX安裝與使用
1 1 安裝ONNX運行時（ORT）
1 1 1 環境要求
1 1 2 使用Python安裝ONNX
1 1 3 使用C# /C/C＋＋/WinML安裝ONNX
1 2 使用ONNX運行時
1 2 1 在Python中使用ONNX運行時
1 2 2 在C＋＋中使用ONNX運行時
1 3 構建ONNX運行時
1 3 1 構建ONNX運行時的方式
1 3 2 ONNX運行時API概述
1 3 3 API詳細信息
1 4 支持程序相關API
第2章 ONNX運行時與應用開發技術
2 1 ONNX運行時支持程序
2 1 1 ONNX運行時支持程序簡介
2 1 2 支持程序摘要
2 1 3 添加支持程序
2 2 ONNX原理介紹
2 2 1 ONNX基本概念
2 2 2 ONNX的輸入、輸出、節點、初始化器、屬性
2 2 3 元素類型
2 2 4 什麼是opset版本？
2 2 5 子圖、測試和循環
2 2 6 運算元掃描
2 2 7 工具
2 3 ONNX與Python
2 3 1 線性回歸示例
2 3 2 初始化器，改進的線性規劃
2 3 3 遍歷ONNX結構並檢查初始化器
2 4 運算符屬性
2 5 根據符號計算矩陣中所有浮點數的總和
2 6 樹集合回歸器
2 7 程序創建和驗證模型功能
2 8 ONNX模型使用開發示例分析
2 8 1 開發環境
2 8 2 創建控制台應用程序
2 8 3 時間序列異常檢測
2 8 4 尖峰檢測
2 9 在ML NET中使用ONNX檢測對象
2 9 1 環境配置
2 9 2 目標檢測示例
第3章 ONNX各種功能與性能分析
3 1 Python API概述
3 1 1 載入ONNX模型
3 1 2 載入帶有外部數據的ONNX模型
3 1 3 操作TensorProto和Numpy數組
3 1 4 使用輔助函數創建ONNX模型
3 1 5 用於映射ONNX IR中屬性的轉換實用程序
3 1 6 檢查ONNX模型
3 1 7 ONNX實用功能
3 1 8 ONNX形狀推理
3 1 9 ONNX模型文本語法
3 1 10 類型表示
3 1 11 ONNX版本轉換器
3 2 ONNX中的廣播
3 2 1 多向廣播
3 2 2 單向廣播
3 3 ONNX操作符可區分性標籤簡短指南
3 3 1 差異性標籤
3 3 2 定義差異性標籤的方法
3 4 維度表示
3 4 1 維度表示的目的
3 4 2 表示定義
3 4 3 表示傳播
3 4 4 表示驗證
3 5 外部數據
3 5 1 載入帶有外部數據的ONNX模型
3 5 2 將ONNX模型轉換為外部數據
3 5 3 使用外部數據檢查模型
3 6 ONNX模型庫
3 6 1 基本用法
3 6 2 ONNX中心架構
3 7 開放神經網絡交換中間表示（ONNX IR）規範
3 7 1 ONNX IR中間表示的作用
3 7 2 ONNX IR中間表示組件
3 7 3 可擴展計算圖模型
3 7 4 數據流圖
3 7 5 張量表達式
3 7 6 靜態張量形狀
3 8 實現ONNX後端
3 8 1 什麼是ONNX後端？
3 8 2 統一後端介面
3 8 3 ONNX後端測試
第4章 ONNX數據與操作數優化
4 1 管理實驗操作符和圖像類別定義
4 1 1 棄用的實驗操作符
4 1 2 圖像類別定義
4 2 ONNX類型
4 2 1 PyTorch中的示例
4 2 2 操作符慣例
4 3 E4M3FNUZ和E5M2FNUZ
4 3 1 指數偏差問題
4 3 2 Cast節點用於數據類型轉換
4 4 整數類型（4位）
4 4 1 整數類型（4位）概述
4 4 2 Cast節點用於數據類型轉換、包裝和拆包
4 5 浮點數（4位）
4 5 1 浮點數（4位）概述
4 5 2 E2M1、包裝和拆包
4 6 ONNX如何使用onnxruntime InferenceSession函數
4 6 1 操作符測試代碼示例
4 6 2 函數定義
4 6 3 函數屬性
4 7 自定義運算元
4 7 1 添加運算元
4 7 2 控制操作測試
4 7 3 自定義運算符
4 7 4 縮減運算符配置文件
4 8 分析工具
4 8 1 代碼內性能分析
4 8 2 支持程序分析
4 8 3 GPU性能分析
4 8 4 記錄和跟蹤
4 9 線程管理
4 9 1 主要

內容簡介

4 9 2 設置操作內線程數
4 9 3 線程旋轉規則
4 9 4 設置互操作線程數
4 9 5 設置操作內線程關聯
4 9 6 Numa支持和性能調優
4 10 自定義線程回調與應用
4 10 1 自定義線程回調
4 10 2 在自定義操作中的I/O綁定
4 11 量化ONNX模型
4 11 1 量化概述
4 11 2 ONNX量化表示格式
4 11 3 量化ONNX模型
4 11 4 量化示例
4 11 5 方法選擇
4 11 6 量化為Int4/UInt
4 12 創建float16和混合精度模型
4 12 1 float16轉換解析
4 12 2 混合精度
第5章 ONNX模型性能與應用
5 1 ONNX運行時圖形優化
5 1 1 ONNX運行時圖形優化概述
5 1 2 ONNX運行時圖形優化使用方法
5 2 ORT模型格式
5 2 1 ORT模型格式是什麼？
5 2 2 將ONNX模型轉換為ORT格式
5 2 3 將ONNX模型轉換為ORT格式腳本用法
5 3 載入並執行OR
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