n3ml-onnx

How to use

• SoftLIF -> ONNX

  Dense Network

  $ python softlif_dense_export.py
  $ python softlif_dense_export.py --name=path(optinal)
  

  Convolution Network

  $ python softlif_conv_export.py
  $ python softlif_conv_export.py --name=path(optinal)
  

• ONNX -> SoftLIF

  Dense Network

  $ python softlif_dense_import.py
  $ python softlif_dense_import.py --name=path(optinal)
  

  Convolution Network

  $ python softlif_conv_import.py
  $ python softlif_conv_import.py --name=path(optinal)
  

• SoftLIF -> Loihi

  $ python softlif_dense_export.py
  $ python softlif_dense_loihi_import.py --name=path(optinal)
  

onnx-registry

• 지능형 컴포넌트 레지스트리

directory structure

├── ONNX-registry
|   ├── log_folder
|   |   └── log.txt
|   ├── model         
|   ├── test_data
|   ├── templates
|   |   ├── mainpage.html                  
|   |   ├── netron_wrapper.html              
|   |   └── onnx_manager.html             
|   ├── onnx_distinguish_run.py
|   ├── onnx_inference_restapi.py    #Inference Server 
|   ├── onnx_registry.py             #onnx registry web by FLASK
|   ├── onnx_to_nengo_model.py  
|   ├── requirements.txt

onnx_registry.py

파일 업로드,다운로드 및 모델 목록 확인

각 컴포넌트의 package.json에서 논리적 컴포넌트 이름, 식별자, 키워드, 컴포넌트 생성 저자등의 정보 parsing

Install & Run

$ pip3 install -r requirements.txt
$ python3 onnx_registry.py