用户提问: ai软件格式
Ai回答: AI 软件格式通常指的是人工智能相关的模型、数据或工具的存储和传输格式。以下是一些常见的 AI 软件格式：
1、模型格式
这些格式主要用于保存训练好的机器学习或深度学习模型。
ONNX (Open Neural Network Exchange):
一种开放的神经网络交换格式，支持模型在不同框架之间的转换。
常见扩展名: `.onnx`
TensorFlow SavedModel:
TensorFlow 的默认模型保存格式。
常见扩展名: `.pb` 或 `.savedmodel`
TorchScript:
PyTorch 的模型保存格式。
常见扩展名: `.pt` 或 `.pth`
Keras H5:
Keras 模型的保存格式。
常见扩展名: `.h5`
PMML (Predictive Model Markup Language):
一种用于描述预测模型的标准 XML 格式。
常见扩展名: `.pmml`
JSON / YAML:
一些简单的模型配置或权重可以以 JSON 或 YAML 格式保存。
常见扩展名: `.json`, `.yaml`
2、数据格式
这些格式用于存储和处理训练数据。
CSV (Comma-Separated Values):
最常见的表格数据格式。
常见扩展名: `.csv`
JSON (JavaScript Object Notation):
一种轻量级的数据交换格式。
常见扩展名: `.json`
YAML (YAML Ain't Markup Language):
更人性化的数据序列化格式。
常见扩展名: `.yaml`, `.yml`
Parquet:
一种列式存储格式，适合大数据处理。
常见扩展名: `.parquet`
TFRecord:
TensorFlow 中常用的一种二进制数据存储格式。
常见扩展名: `.tfrecord`
3、配置文件格式
这些格式用于保存模型的超参数、架构定义等。
JSON / YAML:
常用于保存模型配置。
常见扩展名: `.json`, `.yaml`
INI:
简单的配置文件格式。
常见扩展名: `.ini`
4、推理与部署格式
这些格式用于模型的部署和推理。
TFLite (TensorFlow Lite):
TensorFlow 的轻量化模型格式，适合移动设备。
常见扩展名: `.tflite`
Core ML (Apple's Core Machine Learning):
Apple 平台上的机器学习模型格式。
常见扩展名: `.mlmodel`
DLDT (Deep Learning Deployment Toolkit):
Intel 提供的模型优化和部署工具。
常见扩展名: `.bin`, `.xml`
OpenVINO:
Intel 提供的优化后的模型格式，用于高性能推理。
常见扩展名: `.bin`, `.xml`
5、其他格式
还有一些专门的格式，用于特定任务或领域。
Protobuf (Protocol Buffers):
Google 开发的序列化数据格式，常用于模型通信。
常见扩展名: `.proto`
MessagePack:
类似于 JSON 的二进制序列化格式。
常见扩展名: `.msgpack`
HDF5 (Hierarchical Data Format):
一种用于存储大规模科学数据的格式。
常见扩展名: `.h5`
这些格式的选择通常取决于具体的应用场景、使用的框架以及目标平台的需求。
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提问时间: 2025-04-18 17:11:02
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