- 授权协议: MIT
- 开发语言: C/C++ Python
- 操作系统: 跨平台
- 软件首页: http://onnx.ai/
- 软件文档: https://github.com/onnx/onnx
- 官方下载: https://github.com/onnx/onnx
软件介绍
ONNX，即 Open Neural Network Exchange ，是微软和 Facebook 发布的一个深度学习开发工具生态系统，旨在让 AI 开发人员能够随着项目发展而选择正确的工具。
ONNX 所针对的是深度学习开发生态中最关键的问题之一，在任意一个框架上训练的神经网络模型，无法直接在另一个框架上用。开发者需要耗费大量时间精力把模型从一个开发平台移植到另一个。因此，如何实现不同框架之间的互操作性，简化从研究到生产的路径，成为了重中之重。
ONNX 的工作原理是：
实时跟踪某个神经网络是如何在这些框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个通用的计算图，即符合ONNX 标准的计算图。这样做行得通，是因为在计算方面，这些框架产生的最终结果都非常接近，虽然更高级的表达不同。
ONNX 目前支持 Caffe2、PyTorch、Microsoft Cognitive Toolkit、Apache MXNet 等工具。
数据密集型应用系统设计
Martin Kleppmann / 赵军平、李三平、吕云松、耿煜 / 中国电力出版社 / 2018-9-1 / 128
全书分为三大部分： 第一部分，主要讨论有关增强数据密集型应用系统所需的若干基本原则。首先开篇第1章即瞄准目标：可靠性、可扩展性与可维护性，如何认识这些问题以及如何达成目标。第2章我们比较了多种不同的数据模型和查询语言，讨论各自的适用场景。接下来第3章主要针对存储引擎，即数据库是如何安排磁盘结构从而提高检索效率。第4章转向数据编码（序列化）方面，包括常见模式的演化历程。 第二部分，我们将......一起来看看 《数据密集型应用系统设计》 这本书的介绍吧!
