#MLNET – Exportando modelos de Machine Learning.Net a formato #ONNX

Buenas!

Machine Learning.Net tiene un nuevo release y en esta versión 0.3, hay varias features interesantes. En el post de Cesar De la Torre se comentan estas nuevas features (ver referencias). Yo he tenido un hueco en estos días y me he dedicado a probar algo que me parece muy interesante

La capacidad de exportar modelos Machine Learning.Net a formato ONNX.

Como siempre lo mejor es explicarlo con un par de líneas de código

Hasta la línea 28, la Console App crea un Pipeline, y lo entrena para tener un Modelo ML.Net.
En las siguientes líneas, utilizando un OnnxConverter, exporto el modelo a ONNX.

using System.IO;

using System.Text.RegularExpressions;

using Microsoft.ML;

using Microsoft.ML.Data;

using Microsoft.ML.Models;

using Microsoft.ML.Trainers;

using Microsoft.ML.Transforms;

using MLNetConsole05;

namespace MLNetConsole06

{

    class Program

    {

        const string FileName = "AgeRangeData.csv";

        const string OnnxPath = "SaveModelToOnnxTest.onnx";

        const string OnnxAsJsonPath = "SaveModelToOnnxTest.json";

        static void Main()

        {

            var pipeline = new LearningPipeline

            {

                new TextLoader(FileName).CreateFrom<AgeRange>(separator: ',', useHeader: true),

                new Dictionarizer("Label"),

                new TextFeaturizer("Sex", "Sex"),

                new ColumnConcatenator("Features", "Age", "Sex"),

                new StochasticDualCoordinateAscentClassifier(),

                new PredictedLabelColumnOriginalValueConverter() {PredictedLabelColumn = "PredictedLabel"}

            };

            var model = pipeline.Train<AgeRange, AgeRangePrediction>();

            var converter = new OnnxConverter()

            {

                Onnx = OnnxPath,

                Json = OnnxAsJsonPath,

                Domain = "com.elbruno"

            };

            converter.Convert(model);

            // Strip the version.

            var fileText = File.ReadAllText(OnnxAsJsonPath);

            fileText = Regex.Replace(fileText, "\"producerVersion\": \"([^\"]+)\"", "\"producerVersion\": \"##VERSION##\"");

            File.WriteAllText(OnnxAsJsonPath, fileText);

        }

    }

}

view raw
MLNetExportToOnnx.cs
hosted with ❤ by GitHub

La documentación de OnnxConverter y los ejemplos de ML.Net detallan escenarios más complejos donde por ejemplo se definen que columnas se incluyen o excluyen. Si abrimos el archivo Onnx, es interesante ver como se representa un pipeline simple como el de este ejemplo

Happy Coding!

Saludos @ Toronto

El Bruno

References

My Posts

Share this:

Like this:

Related

Leave a Reply Cancel reply