El entorno de herramientas y marcos de trabajo para redes neuronales ha evolucionado a gran velocidad, pero la interoperabilidad entre ellas ha supuesto todo un reto. En la industria del aprendizaje de m¨¢quina (Machine Learning) es habitual dise?ar un modelo y entrenarlo r¨¢pidamente con una herramienta, y despu¨¦s desplegarlo en otra para sacar conclusiones. Dado que los formatos internos de estas herramientas son incompatibles, necesitamos implementar y mantener conversores complejos para lograr esa compatibilidad. El formato Open Neural Network Exchange () resuelve este problema. En ONNX, las redes neuronales se representan con gr¨¢ficos usando especificaciones de operadores convencionales que, junto con un formato de serializaci¨®n para los pesos entrenados, permite que los modelos de redes neuronales puedan Esto allana el camino para muchas posibilidades, como una colecci¨®n de modelos pre-entrenados en formato ONNX.
