Последняя версия ML.NET поддерживает экспорт моделей в формат ONNX.

На конференции разработчиков Build в начале этого года Microsoft объявило ML.NET, кросс-платформенная платформа машинного обучения, которая позволит разработчикам .NET разрабатывать свои собственные модели и внедрять в свои приложения пользовательский ML без какого-либо опыта работы с моделями машинного обучения.

Недавно Microsoft объявила о выпуске ML.NET 0.3 с поддержкой экспорта моделей в формат ONNX, поддержкой создания новых типов моделей с помощью Factorization Machines, LightGBM, Ensembles и LightLDA, а также различными исправлениями ошибок и проблемами, о которых сообщает сообщество. Прочитайте об этих новых функциях и улучшениях по ссылкам ниже.

• Экспорт моделей ML.NET в формат ONNX-ML
• Добавлен LightGBM в качестве обучающего модуля для бинарной классификации, мультиклассовой классификации и регрессии.
• Добавлены Field-Aware Factorization Machines (FFM) в качестве обучающего устройства для бинарной классификации.
• Добавлены учащиеся Ensemble, позволяющие использовать несколько учащихся в одной модели.
• Добавлено преобразование LightLDA для тематического моделирования.
• Добавлен учащийся One-Versus-All (OVA) для мультиклассовой классификации.

Источник: Microsoft