onnxモデル・とは？初心者にも分かる基礎ガイド共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

onnxモデル・とは？

onnxモデル・とは？という言葉は、AIの世界でよく出てくる用語です。ONNXはOpen Neural Network Exchangeの略で、機械学習のモデルを保存・共有するためのオープンフォーマットです。

つまり、PyTorchやTensorFlowのような複数のフレームワーク間で、同じモデルを取り扱えるようにする共通の形を提供します。

ONNXの基本を押さえる

1) 目的は「相互運用性」です。互換性があれば、フレームワークを変えても推論を行えるようになります。

2) .onnxという拡張子のファイルに、モデルの計算グラフや重みが詰まっています。

3) ONNXは多くのコンピューティングデバイスやクラウド上で動作するランタイム（実行エンジン）をサポートしています。

「ONNXモデル」とは何か

ONNXモデルは、ニューラルネットワークの計算をどう進めるかを表した設計図と、学習済みの重みをまとめたファイルです。ノードと呼ばれる計算の単位が連なり、入力データを受け取って出力を返します。モデルを保存するときには、グラフと呼ばれる全体の構造と、各ノードの動作を示す情報が含まれます。

この形式は、数値データの丸ごと引き継ぎやすく、別のフレームワークへ移るハードルを低くします。

ONNXの利点と活用例

メリット	1つのONNXモデルを複数のフレームワークやデバイスで利用できる。ソフトウェアの選択肢が広がり、開発の柔軟性が高まる。
デメリット	すべての演算子が完全にサポートされるわけではない。特殊な操作や新しい機能では変換時に制限があることがある。
代表的な使い道	研究で作成したモデルを製品へデプロイする際、推論エンジンを統一したい場合。

実際の使い方のイメージ

実務では、次のような流れで進みます。まず学習フレームワーク（例: PyTorch）でモデルを作り、ONNX形式へ変換します。変換には公式のツールやライブラリを使います。次に、ONNX Runtimeのような推論エンジンを使って、モデルを実際のデータで推論します。推論エンジンはCPUやGPU、さらにはスマートフォンのような小さなデバイスでも動作するよう最適化されています。

変換の基本ステップ

例として、PyTorchで作った簡単なモデルをONNXにエクスポートする場合の大まかな流れを紹介します。まずモデルをトレーニングした後、eval()モードに切り替えます。次にtorch.onnx.export関数を使って、入力の形状やダミー入力を渡してONNXファイルを作成します。作成後はonnxruntimeで読み込み、推論を試すことができます。

初心者がつまずきやすい点

・すべての演算子がサポートされていない可能性があることを覚えておくと良いです。

・モデルの入力と出力の形状を正しく設定することが大切です。

・変換後の検証を必ず行い、精度が落ちていないかを確認しましょう。

まとめ

onnxモデルは、AIモデルの互換性を高めるための強力な道具です。最初は難しく感じても、基本を押さえればPyTorchやTensorFlowなどの枠を越えてモデルを利用できるようになります。学習を深めると、ONNXを使って効率よくモデルをデプロイする力が身につきます。

onnxモデルの同意語

ONNXモデル: Open Neural Network Exchange (ONNX) 形式で表現された機械学習モデル。異なるフレームワーク間での互換性を目指す標準形式のモデルです。
ONNX形式のモデル: ONNX 形式に沿って作られた機械学習モデル。
ONNXフォーマットのモデル: ONNX フォーマットに準拠したモデルのこと。
ONNX仕様のモデル: ONNX の仕様に準拠して設計されたモデル。
ONNXに準拠したモデル: ONNX の仕様にきちんと準拠している機械学習モデル。
ONNX準拠モデル: ONNX 仕様に準拠して作られたモデル。
ONNX互換のモデル: ONNX と互換性を持つ、他のフレームワークでも扱えるモデルです。
ONNX互換モデル: ONNX 互換性を有するモデル。
ONNX対応モデル: ONNX 形式のデータを読み書きできるモデル。
ONNXベースのモデル: ONNX を基盤として設計・実装されたモデル。
ONNX形式のニューラルネットワークモデル: ニューラルネットワークを ONNX 形式で表現したモデル。
ONNXファイルのモデル: 拡張子 .onnx のファイルとして保存されているモデル。
ONNX形式で表現されたモデル: ONNX 形式を用いて表現・保存された機械学習モデル。
ONNXで表現されたモデル: ONNX 形式で表現された機械学習モデル。
ONNX変換済みモデル: 他の形式のモデルを ONNX に変換して得られたモデル。
Open Neural Network Exchangeモデル: ONNX の正式名称を英語表記で示したモデルのこと。

onnxモデルの対義語・反対語

非ONNXモデル: ONNX形式で保存・エクスポートされていないモデル。つまり、ONNX仕様に準拠していないため、ONNX Runtimeでの実行やONNXファイルとしての交換対象にはならないものです。
ONNX非対応モデル: ONNXへの変換・エクスポート、あるいは ONNX Runtime での実行に公式に対応していないモデル。互換性の問題がある場合に該当します。
独自フォーマットのモデル: 企業や研究機関などが独自に設計したモデルフォーマット。ONNXへ変換されていないため、他のフレームワークとの互換性は限定的です。
TensorFlowモデル: TensorFlow の公式フォーマット（SavedModel や Frozen Graph など）で保存されたモデル。ONNXとは別の標準形式で管理されます。
PyTorchモデル: PyTorch の公式フォーマット（.pt/.pth、TorchScript 形式など）で保存されたモデル。ONNX 以外の実装・エコシステムに依存します。
CoreMLモデル: Apple の CoreML 形式（.mlmodel）で保存されたモデル。iOS/Mac 用に最適化された形式で、ONNXとは別系統です。
Kerasモデル: Keras が使うモデル形式（例：.h5/keras model 形式）で保存されたモデル。TensorFlow 後方互換のケースが多く、ONNXとは異なる保存形式です。
Caffeモデル: Caffe フレームワーク用のモデル形式（.prototxt と .caffemodel など）で保存されたモデル。ONNX とは別の古典的なフレームワーク格式です。
MXNetモデル: MXNet のモデル形式（symbol ファイルとパラメータファイルなど）で保存されたモデル。ONNX 以外のエコシステムで用いられます。
その他の非互換フォーマット: Theano, CNTK など、ONNX以外の歴史的・特定用途向けフォーマットで保存されたモデル。ONNX への変換可否はケースバイケースです。

onnxモデルの共起語

ONNX: Open Neural Network Exchange の略。異なる機械学習フレームワーク間でモデルを共有するための標準フォーマット。
ONNXファイル: .onnx 拡張子を持つモデルファイル。計算グラフと重みを保存したモデルデータ。
ONNXモデル: ONNX 形式で表現されたニューラルネットワークのこと。推論用に使用される。
ONNX Runtime: ONNX 形式のモデルを実行するための高性能推論エンジン。CPU/GPU対応。
推論: 学習済みモデルを使って新しいデータに対して予測を出す処理。
エクスポート: フレームワークから ONNX 形式へ変換して書き出すこと。
インポート: ONNX 形式のモデルを他の環境に読み込むこと。
tf2onnx: TensorFlow のモデルを ONNX に変換する公式ツール。
PyTorch: PyTorch から ONNX 形式へエクスポートされることが多い人気フレームワーク。
TensorFlow: TensorFlow から ONNX へ変換する際に利用されるフレームワーク。
Keras: Keras から ONNX へ変換されるケースが一般的。
MXNet: MXNet から ONNX へ変換することが可能なフレームワーク。
Caffe2: ONNX での演算をサポートしていた旧来のフレームワーク。
OPSET: ONNX の演算子セットのバージョン管理。互換性の目安。
opset version: 演算子セットのバージョン番号。新しい機能の追加や挙動の変更を示す。
演算子: ONNX で定義される計算ノードの基本操作。
演算子セット: 演算子の集合と、どのバージョンまで使えるかを決める仕組み。
グラフ: 計算グラフ。ノードとエッジでモデルの構造を表す。
ノード: 計算を表す基本要素。
重み: ニューラルネットのパラメータ（学習済みの値）。
形状推論: 入力形状から中間テンソルの形状を推定する機能。
最適化パス: 推論効率を高めるためのグラフ最適化の手順。
量子化: モデルを低精度化してサイズと速度を改善する技術（例: int8）。
量子化ツール: ONNX Runtime などに付属する、量子化を実施するツール群。
キャリブレーション: 量子化時のスケールを決定するためのデータを使う校正作業。
スループット: 一定時間あたりの処理量。推論の処理能力の指標。
レイテンシ: 推論の応答時間。遅延の指標。
CPU: 中央処理装置。ONNXモデルはCPU上で推論可能。
GPU: グラフィックス処理ユニット。大規模推論での高速化に使われる。
CUDA: NVIDIA の GPU 向けの並列計算プラットフォーム。
ROCM: AMD の GPU 向けランタイム。
Netron: ONNX ファイルを視覚的に確認できるグラフビューア。
protobuf: ONNX は Protobuf（プロトコルバッファ）形式でデータを保存・読み込み。
互換性: フレームワーク間でのバージョン・演算子対応の整合性。
検証: モデルが正しく推論できるかを確認する作業。
デバッグ: モデルの不具合を特定して修正する作業。
プラットフォーム: Windows / Linux / macOS など、実行環境の総称。
ブラウザ対応: ONNX.js などでブラウザ上で推論できるケース。
クラウド対応: Azure ML などのクラウド環境で ONNX モデルを運用。
最適化: 全体的に推論性能やリソース使用を改善する作業。
モデル圧縮: サイズ削減を目的とした手法（量子化、剪定など）

onnxモデルの関連用語

ONNX: Open Neural Network Exchange の略。異なる機械学習フレームワーク間でモデルを交換できるオープンフォーマット。
ONNXモデル: ONNX 形式のニューラルネットワークモデル。拡張子は .onnx。計算グラフと重み・定数を保存。
ONNX Runtime: ONNX モデルを高速に推論する公式実行エンジン。CPU・GPU・DirectML・TensorRT などのバックエンドをサポート。
ONNX Model Zoo: 公式の公開モデルコレクション。画像分類、物体検出、セグメンテーションなど、学習済みモデルを試すのに便利。
Opset / Operator Set: ONNX の演算子（ノード）の仕様集。新しい演算子や挙動の互換性を管理する枠組み。
Opset version: モデルが採用している演算子セットのバージョン番号。互換性の判断材料になる。
演算子（Operator）: グラフ内の基本計算単位。Conv、Relu、Add など、特定の演算を表すノード。
グラフ（Graph）: ONNX モデルの計算フローを表す構造。ノードとテンソルの流れで形成される。
Initializers: 重み・バイアスなどの定数テンソルを格納する定数テーブル。
Inputs/Outputs: モデルの入力と出力の定義。データ型と形状（shape）が含まれる。
ValueInfo: 入力・出力・中間テンソルのデータ型・形状などの追加情報。
Protobuf / Protocol Buffers: ONNX ファイルは protobuf 形式で保存・読み書きされる。
.onnx ファイル: ONNX 形式のモデルファイル。拡張子は .onnx。
tf2onnx: TensorFlow から ONNX へ変換するツール／ライブラリ。
PyTorch から ONNX へエクスポート: PyTorch のモデルを ONNX 形式に変換して他フレームワークへ移す手法。
Keras から ONNX へ変換: Keras モデルを ONNX 形式へ変換する手段。
ONNX-MLIR: MLIR ベースの最適化・実行エンジンで ONNX モデルを扱うプロジェクト。
onnx checker: ONNX モデルの整合性を検証するツール。
onnx.shape_inference: 形状推論を実施し、入力から出力のテンソル形状を推定するツール。
onnxoptimizer: ONNX モデルの最適化パスを提供するツール群。
onnx-simplifier: ONNX モデルを簡略化して推論速度を向上させる補助ツール。
量子化 / Quantization: 低精度化してモデルのサイズと推論速度を改善する技術。
Dynamic Quantization: 実行時にデータ分布に合わせて量子化を行う手法。
Static Quantization: 事前に統計情報を用いて固定の量子化を適用する手法。
QDQ Pattern: Quantize-DeQuantize ノードの組み合わせで量子化を表現するパターン。
onnxruntime: ONNX Runtime のコアライブラリ。推論エンジンとして広く使われる。
onnxruntime-web: ブラウザや WebAssembly 上で ONNX モデルを推論するための実装。
CoreML 変換 / onnx-coreml: ONNX を CoreML 形式へ変換するツール／ライブラリ。
OpenVINO へのインポート: Intel OpenVINO で ONNX モデルを最適化・推論するサポート。
TensorRT へのインポート: NVIDIA TensorRT へ ONNX モデルを取り込み最適化・推論。
DirectML: Windows 上の GPU 推論バックエンドとして ONNX Runtime が選べる実装。
CUDA / GPU 推論: CUDA を利用して GPU 上で ONNX モデルを推論する手法。
クロスフレームワーク互換性: ONNX によって複数のフレームワーク間でモデルを共有・再利用できる利点。
Model Zoo の活用法: 公開モデルを活用してタスク別のベンチマークや比較を行う方法。
チェックと推論前処理: モデルの検証、形状推定、最適化、推論の準備を整える作業の流れ。