2018 年 11 月 26 日，人工智能模型格式标准开源社区 Open Neural Network Exchange（简称 ONNX）的第四次社区 workshop 将首次登陆中国，在微软大厦举行。本次活动由微软和华为共同赞助，机器之心为官方合作媒体。我们热情邀请人工智能开源相关从业者、开发者以及研究者等各界朋友与会并参与讨论。
ONNX 社区简介
今天人工智能的发展处于一个百家争鸣的发展阶段，开源框架内的人工智能技术发展得尤其活跃。为了推动人工智能研究的互操作性，让任何深度学习框架在任何芯片与任何设备上都能运行，微软、Facebook, AWS 在 2017 年 9 月发起了「开放神经网络交换（ONNX）」项目。2017 年底华为、AMD、英伟达、英特尔、高通等企业宣布支持 ONNX，目前已有超过 20 家人工智能领域的公司加入社区。ONNX 社区致力于以开源的方式为机器学习、深度学习等人工智能关键技术，提供一套可行的模型格式标准。ONNX 开源模型格式标准的出现，使得数据科学家以及开发者可以更为自由选择他们所习惯的机器学习框架，同时也对采用不同硬件对遵从 ONNX 格式的模型运行充满信心。
ONNX 社区 2018 年下半年的新进展
ONNX 社区虽然成立只有一年多时间，但在众多开发者的积极努力下，已经取得了很多有益的进展，作为本次 Workshop 的热身，接下来我们为读者回顾一下在 2018 年下半年 ONNX 社区的一些让人感到兴奋的新特性。
ONNX 1.3 发布
2018 年 9 月 ONNX 社区发布了 1.3 版本的模型标准，在该版本中，首次引入了 ONNXIFI 项目的 1.0 代码，ONNXIFI 是一套基于 C 语言的用来表述 AI 加速硬件和模型间的标准接口。1.3 版本中还有 Operator Set 的 v8 版本更新，包括了来自已经结业的 Control Flow 工作组的 Control Flow 特性支持。除此之外还有函数支持（可组合算子，来自量化工作组）、增强的形状推理、更多的后端支持以及新的 Opset Converter 去帮助模型转换。
ONNX Model Zoo
ONNX 社区的 Model Zoo 项目维护了一组基于 ONNX 格式标准的预训练的深度学习模型，而任何支持 ONNX 格式的框架都可以使用这些模型。每个模型还有相应的做训练和推理用的 Jupyter Notebook，每个 notebook 都有对原论文以及数据集的索引。每个模型还有 validator script，用来验证模型的准确性。
ONNX Workshop China 展望
ONNX 社区的 Workshop 是季度性的社区开发者会议，即将在月底召开的 ONNX Workshop China，是继分别在 Menlo Park，Sunnyvale 和 Palo Alto 举办了前三次社区 Workshop 后，本年度的最后一次开发者聚会。
在本次 Workshop 中，与会者将会听到来自微软、华为、Facebook、Intel、英伟达、Synopsys、Mathworks、CEVA、Preferred Network 等公司的主旨演讲介绍，也有机会参与到社区量化、边缘、ModelZoo 等工作组在 breakout session 中的深度技术讨论与下一年度的规划，详情请关注我们在「活动行」中会持续更新的会议日程。
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