Confronta
Keras e ONNX: salvataggio dell’addestramento ed esportazione
.keras salva in Keras configurazione, pesi e stato dell’ottimizzatore, se presente. ONNX rappresenta grafi di calcolo per ambienti di esecuzione compatibili.
Quale formato scegliere?
Valutate .keras per ricaricare il modello e continuare l’addestramento in Keras, oppure ONNX per l’inferenza in un altro ambiente compatibile.
Adatto per Keras
Salvare configurazione pesi e stato di addestramento disponibile di un modello Keras v3 in un archivio · Salvare e ricaricare modelli in ambienti Keras compatibili
- Salvare modelli composti soprattutto da layer Keras serializzabili
- Gestire insieme configurazione e pesi
Adatto per ONNX
Scambiare grafi computazionali e pesi ML con runtime supportati · Trasferire modelli tra framework di addestramento e ambienti di inferenza
- Inferenza su runtime che supportano operatori e opset del modello
- Scambio di grafi con input output e tipi
Informazioni di base
| Voce | Keras | ONNX |
|---|---|---|
| Estensione | .keras | .onnx |
| Tipo MIME | application/zip | application/octet-stream |
| Usi comuni | Salvare configurazione pesi e stato di addestramento disponibile di un modello Keras v3 in un archivio · Salvare e ricaricare modelli in ambienti Keras compatibili | Scambiare grafi computazionali e pesi ML con runtime supportati · Trasferire modelli tra framework di addestramento e ambienti di inferenza |
| Come aprire | Carica con una versione compatibile di Keras tramite `load_model`. Se usa layer o oggetti personalizzati, registra implementazioni attendibili nell'ambiente e normalmente mantieni attivo il safe mode. Gli strumenti ZIP possono ispezionare l'archivio, ma modificare il contenuto estratto può impedire il caricamento. | Caricalo con ONNX checker o un runtime di inferenza compatibile. Prima della distribuzione verifica versioni IR/opset, operatori, tipi e shape di input/output e supporto runtime; confronta gli output con il modello sorgente su input rappresentativi. |
| Esportare o convertire | Salva il modello completo con Keras `save` o `saving.save_model`. Per una distribuzione solo di inferenza, salvare `.keras` ed `export` hanno scopi diversi. Ricarica nell'ambiente Keras di destinazione e verifica output rappresentativi, pesi e gli eventuali stati di compilazione o ottimizzatore necessari. | Esporta con l’exporter ONNX del framework sorgente e valida la struttura con ONNX checker. La conversione riuscita non garantisce equivalenza numerica né esecuzione sul dispositivo target. Se usi dati esterni, conserva modello e tutti i file referenziati insieme nella stessa unità di distribuzione. |
Scegli in base all'uso
Salvare modelli composti soprattutto da layer Keras serializzabili
Salvare configurazione pesi e stato di addestramento disponibile di un modello Keras v3 in un archivio · Salvare e ricaricare modelli in ambienti Keras compatibili
KerasGestire insieme configurazione e pesi
Salvare configurazione pesi e stato di addestramento disponibile di un modello Keras v3 in un archivio · Salvare e ricaricare modelli in ambienti Keras compatibili
KerasInferenza su runtime che supportano operatori e opset del modello
Scambiare grafi computazionali e pesi ML con runtime supportati · Trasferire modelli tra framework di addestramento e ambienti di inferenza
ONNXScambio di grafi con input output e tipi
Scambiare grafi computazionali e pesi ML con runtime supportati · Trasferire modelli tra framework di addestramento e ambienti di inferenza
ONNXPunto chiave 1
Keras save conserva configurazione e stato; le implementazioni di oggetti personalizzati possono essere necessarie separatamente.
Approfondisci le differenzePunto chiave 2
ONNX include input e output tipizzati, grafo di calcolo e informazioni sull’opset; richiede un ambiente di esecuzione compatibile.
Approfondisci le differenzeApprofondisci le differenze
Salvare .keras ed esportare ONNX sono operazioni distinte. Verificate versione di Keras, backend e operazioni supportate, conservando .keras e codice dipendente quando create l’artefatto di inferenza.
- L’API ufficiale di esportazione Keras supporta ONNX come output. Registrate tipi e forme degli input e opset scelto; verificate che l’ambiente di destinazione implementi tutte le operazioni.
- Confrontate gli output con l’origine usando la stessa pre-elaborazione e input rappresentativi, documentando tolleranze e dispositivo. I controlli strutturali ONNX non garantiscono equivalenza numerica, velocità o conservazione dello stato di addestramento Keras.
Domande frequenti
Posso eliminare .keras e riprendere l’addestramento da ONNX?
Non presumetelo. Un’esportazione di inferenza non garantisce di ricostruire il salvataggio Keras con ottimizzatore e oggetti personalizzati. Conservate .keras, codice necessario e informazioni sull’ambiente.