MMdnnは、さまざまな深い学習フレームワーク間でユーザーが相互運用するのを支援する一連のツールです。MMdnnは、さまざまな深い学習フレームワーク間でユーザーが相互運用するのを支援する一連のツールです。https://github.com/Microsoft/MMdnnMMdnnは、さまざまな深い学習フレームワーク間でユーザーが相互運用するのを支援する一連のツールです。Caffe、Keras、MXNet、Tensorflow、CNTK、PyTorch、CoreMLの間でモデルを変換します。MMdnn深いニューラルネットワークモデルを変換し、視覚化し、診断する包括的なクロスフレームワークソリューションです。“dnn”は深いニューラルネットワークの頭字語です。基本的には、あるフレームワークによって訓練された多くのDNNモデルを他のフレームワークに変換します。主な機能は次のとおりです。Research(MSR)によって設計および開発されました。研究者と学生がこのプロジェクトを活用してDNNモデルを分析することを推奨し、このプロジェクトを拡張するための新しいアイディアを歓迎します。業界および学界には、開発者や研究者がモデルを設計するための既存のフレームワークが多数あります。各フレームワークには独自のネットワーク構造定義と保存モデルがあります。フレームワーク間のギャップは、モデルの相互運用を妨げる。私たちは、開発者が中間表現形式を通してフレームワーク間でモデルを変換するのを助けるモデルコンバータを提供します。(実験的、目的地のみ)テスト済みモデル現在サポートされているフレームワーク間のモデル変換は、一部のImageNetモデルでテストされます。モデルを視覚化することができます。Tensorflowをインストールする必要があります。“inception_v3′′モデルを使用してください。keras_inception_v3MMdnnモデルビジュアライザを開き、ファイルkeras_inception_v3.jsonを選択します。プロトタイプのネットワークアーキテクチャを格納します。[注意!]現在、IR加重データはNHWC(チャネルラスト)形式です。詳細はops.txtとgraph.protoにあります。新しいオペレータとコメントは大歓迎です。フレームワーク私たちはCaffe2、PyTorch、CoreMLなどの他のフレームワークの変換と可視化に取り組んでいます。多くのRNN関連事業者が調査中です。寄付や提案は大歓迎です!ライセンスほとんどの貢献は、あなたがあなたの貢献を利用する権利をあなたに与え、実際にそれを行う権利を持っていることを宣言するコントリビュータライセンス契約(CLA)に同意することを要求します。https://cla.microsoft.comを参照してください。プルリクエストを提出すると、CLA-botはCLAを提供し、PRを適切に飾る必要があるかどうかを自動的に判断します(ラベル、コメントなど)。ボットの指示に従ってください。私たちのCLAを使って、すべてのリポジトリで一度だけこれを行う必要があります。Conductを採用しました。IR変換の初期コードは、彼のプロジェクトcaffe-tensorflowへの参照です。