定義
ONNX(Open Neural Network Exchange)とは、異なる機械学習フレームワーク間でモデルを変換・共有するためのオープンな交換フォーマットのこと。
ONNX (モデル交換フォーマット)とは（詳しく解説）
ONNXはPyTorchやTensorFlowなど異なるフレームワークで学習したモデルを共通形式に変換し、推論エンジン(ONNX Runtime等)間で相互運用できるようにする業界標準フォーマットとされる。モデルの重みと計算グラフを一つのファイルに集約するため学習環境と推論環境を分離しやすく、エッジデバイスやモバイル向けの軽量化・高速化に広く採用されている。2026年時点の実運用では、フレームワーク独自の演算子(カスタムレイヤー)がONNXの標準オペレータに変換できず、変換時にエラーになったり精度がわずかに変化したりする落とし穴が現場でよく報告される。変換後の検証コストを見込んで導入する必要があり、量子化や最適化ツールの選定を誤ると再変換の手戻りが発生しやすい点も相場感として押さえておきたい。
この解説の引用について
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出典: AI PICKS AI用語辞典「ONNX (モデル交換フォーマット)とは」 https://aipicks.jp/glossary/onnx
ONNX (モデル交換フォーマット)の使用例
- PyTorchで学習したモデルをtorch.onnx.exportでONNX形式に変換し、ONNX Runtimeでエッジ端末に推論デプロイする。
- 「このONNXモデルの入力・出力ノードの形状と対応する演算子一覧を教えて」とAIに聞いて構造を素早く把握する。
