Bandingkan
Keras vs ONNX: penyimpanan pelatihan dan ekspor inferensi
.keras menyimpan konfigurasi, bobot, dan status pengoptimal yang tersedia di Keras. ONNX merepresentasikan graf komputasi untuk runtime yang kompatibel.
Format mana yang sebaiknya dipilih?
Pertimbangkan .keras untuk memuat ulang model dan melanjutkan pelatihan di Keras, atau ONNX untuk inferensi di runtime lain yang kompatibel.
Cocok untuk Keras
Menyimpan konfigurasi bobot dan status pelatihan yang tersedia dari model Keras v3 dalam satu arsip · Menyimpan dan memuat ulang model di lingkungan Keras kompatibel
- Menyimpan model yang terutama memakai layer Keras yang dapat diserialisasi
- Mengelola konfigurasi dan bobot bersama
Cocok untuk ONNX
Menukar graf komputasi dan bobot machine learning dengan runtime yang didukung · Memindahkan model antara framework pelatihan dan lingkungan inferensi
- Inferensi pada runtime yang mendukung operator dan opset model
- Menukar graf model yang mencakup input output dan tipe
Informasi dasar
| Item | Keras | ONNX |
|---|---|---|
| Ekstensi | .keras | .onnx |
| Tipe MIME | application/zip | application/octet-stream |
| Penggunaan umum | Menyimpan konfigurasi bobot dan status pelatihan yang tersedia dari model Keras v3 dalam satu arsip · Menyimpan dan memuat ulang model di lingkungan Keras kompatibel | Menukar graf komputasi dan bobot machine learning dengan runtime yang didukung · Memindahkan model antara framework pelatihan dan lingkungan inferensi |
| Cara membuka | Muat dengan Keras versi kompatibel memakai `load_model`. Jika ada layer atau objek khusus, daftarkan implementasi tepercaya di lingkungan dan biasanya biarkan safe mode aktif. Alat ZIP dapat memeriksa arsip, tetapi mengubah isi hasil ekstraksi mungkin menggagalkan pemuatan. | Muat dengan ONNX checker atau runtime inferensi kompatibel. Sebelum deployment, periksa versi IR/opset, operator, tipe dan shape input/output serta dukungan runtime; bandingkan output dengan model sumber menggunakan input representatif. |
| Ekspor atau konversi | Simpan model lengkap dengan Keras `save` atau `saving.save_model`. Untuk distribusi inferensi saja, menyimpan `.keras` dan `export` memiliki tujuan berbeda. Muat ulang di lingkungan Keras tujuan dan periksa keluaran representatif, bobot, serta status kompilasi atau optimizer yang dibutuhkan. | Ekspor memakai ONNX exporter dari framework sumber lalu validasi struktur dengan ONNX checker. Konversi berhasil tidak menjamin kesetaraan numerik atau eksekusi pada perangkat target. Jika memakai data eksternal, simpan model dan semua file rujukan bersama dalam satu paket distribusi. |
Pilih menurut penggunaan
Menyimpan model yang terutama memakai layer Keras yang dapat diserialisasi
Menyimpan konfigurasi bobot dan status pelatihan yang tersedia dari model Keras v3 dalam satu arsip · Menyimpan dan memuat ulang model di lingkungan Keras kompatibel
KerasMengelola konfigurasi dan bobot bersama
Menyimpan konfigurasi bobot dan status pelatihan yang tersedia dari model Keras v3 dalam satu arsip · Menyimpan dan memuat ulang model di lingkungan Keras kompatibel
KerasInferensi pada runtime yang mendukung operator dan opset model
Menukar graf komputasi dan bobot machine learning dengan runtime yang didukung · Memindahkan model antara framework pelatihan dan lingkungan inferensi
ONNXMenukar graf model yang mencakup input output dan tipe
Menukar graf komputasi dan bobot machine learning dengan runtime yang didukung · Memindahkan model antara framework pelatihan dan lingkungan inferensi
ONNXPoin utama 1
Keras save mempertahankan konfigurasi dan status; implementasi objek khusus mungkin diperlukan terpisah.
Perbedaan lebih lanjutPoin utama 2
ONNX memuat masukan dan keluaran bertipe, graf komputasi, serta informasi opset; eksekusi memerlukan runtime yang kompatibel.
Perbedaan lebih lanjutPerbedaan lebih lanjut
Penyimpanan .keras dan ekspor ONNX adalah operasi terpisah. Periksa versi Keras, backend, dan dukungan operasi, serta simpan .keras asli dan kode dependensi saat membuat artefak inferensi.
- API ekspor resmi Keras mendukung keluaran ONNX. Catat tipe masukan, bentuk, dan opset yang dipilih; periksa apakah runtime tujuan mengimplementasikan semua operasi.
- Bandingkan keluaran dengan sumber memakai prapemrosesan identik dan masukan representatif, serta catat toleransi dan kondisi perangkat. Pemeriksaan struktur ONNX tidak menjamin kesesuaian numerik, kecepatan, atau status pelatihan Keras.
Pertanyaan umum
Bolehkah saya menghapus .keras dan melanjutkan pelatihan dari ONNX?
Jangan menganggap demikian. Ekspor inferensi tidak dijamin merekonstruksi penyimpanan Keras beserta pengoptimal dan objek khusus. Simpan .keras asli, kode yang diperlukan, dan rincian lingkungan.