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ONNX 첫걸음

김성민 | e퍼플 | 2020년 09월 11일 | PDF

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도서소개

ONNX은 인공지능 모델을 교환하는 표준입니다. 인공지능 기술은 ONNX이라는 표준 등장 이전과 이후로 나눌 수 있습니다. ONNX이라는 표준의 등장으로 인공지능은 다양성보다는 통일성을 지향하게 되었습니다. 공통의 언어, 공통의 표기 방법이 생기면서 이제 AI 모델의 입력과 출력의 형태만 알면 AI 모델을 쉽게 활용할 수 있게 되었습니다. 논문에 나오는 복잡한 수식을 이해하지 못해도 AI 모델을 활용하는데는 크게 문제가 되지 않습니다. 이제 AI 연구자들은 모델을 만들고 S/W 개발자들은 모델을 적용하는데 집중하면 됩니다. 이 책은 ONNX의 모든 것을 설명하지는 않습니다. 대신 ONNX이 무엇인지 감을 잡을 수 있도록 하는데 초점을 맞춥니다. 이 책을 읽고 ONNX 레퍼런스 매뉴얼을 이해할 수 있으면 이 책은 그 목표를 이룬 것입니다. 생물학으로 시작해 복잡한 수식으로 이어지는 도저히 이해할 수 없는 인공지능 이야기가 난무하는 이 시기에 이 책이 인공지능을 쉽게 이해할 수 있는 작은 발판이 되길 소망합니다.

저자소개

주 저자인 김성민은 한국국방연구원과 한국전자통신연구원의 연구원으로 일했고, 2개의 회사를 창업한 경험이 있습니다. S/W 엔지니어에서 연구자로, 연구자에서 경영인으로 변신하면서 다시한 번 새로운 분야에 도전하기 위해 성균관대학교 인공지능대학원에 입학하였습니다. 생물학이나 통계적인 관점이 아닌 S/W 개발자 관점에서 인공지능을 설명하기 위해 많은 노력을 하고있습니다.
신예지, 천성진, 송건학, 장영훈, 장윤선, 장보윤은 성균관대학교 인공지능대학원 석사과정 학생들입니다. 인공지능 분야의 최신 이론들을 섭렵해 쉬운 말로 풀어쓰기 위해 애쓰고있습니다.

목차소개

Introduction 7
ONNX 역사 8
AI 모델 역사 9
ONNX 종류 13
ONNX 구조 13
ONNX 예제 15
Model 21
신경망 모델 22
ONNX 모델 23
프로토콜 버퍼 24
오퍼레이터 셋 26
Operators 27
오퍼레이터 구조 28
오퍼레이터 종류 30
Add 32
Mul 35
BatchNormalization 38
Sigmoid 38
ReLU 40
Slice 41
Reshape 41
Cast 42
Conv 44
Import/Export 49
Overview 50
PyTorch Export 52
TensorFlow Export 55
ONNX Backend 58
ONNX Runtime Backend 60
TensorFlow Backend 61
nGraph Backend 62
C-ONNX Interpreter 64
ONNX Engine 성능 비교 66

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