互換性

ONNX Runtime 互換性

ONNX Runtimeの新しいバージョンは、以前のバージョンで動作したすべてのモデルをサポートするため、アップデートによって統合が破綻することはありません。

ONNX Runtimeは、すべての環境と依存関係の組み合わせで明示的にテストされているわけではないため、このリストは包括的ではありません。開始時の参考としてご利用ください。具体的な質問やリクエストについては、GitHubでイシューを提出してください。

ONNX Runtimeは、ONNX仕様の最新リリースバージョンからのすべてのopsetをサポートします。ONNX Runtimeのすべてのバージョンは、ONNX v1.2.1+ (opsetバージョン7以上)からのONNX opsetをサポートします。

例：ONNX RuntimeリリースがONNX opset 9を実装している場合、[7-9]の範囲のONNX opsetバージョンでスタンプされたモデルを実行できます。
サポートされているオペレーターデータタイプ
- 現在のONNX仕様でサポートされていないオペレーターは、Contribオペレーターとして利用できる場合があります
- カスタムオペレーター/カーネルの追加方法

ONNX Runtimeバージョン	ONNXバージョン	ONNX opsetバージョン	ONNX ML opsetバージョン	ONNX IRバージョン
1.20	1.16.1	21	4	10
1.19	1.16.1	21	4	10
1.18	1.16	21	4	10
1.17	1.15	20	4	9
1.16	1.14.1	19	3	9
1.15	1.14	19	3	8
1.14	1.13	18	3	8
1.13	1.12	17	3	8
1.12	1.12	17	3	8
1.11	1.11	16	2	8
1.10	1.10	15	2	8
1.9	1.10	15	2	8
1.8	1.9	14	2	7
1.7	1.8	13	2	7
1.6	1.8	13	2	7
1.5	1.7	12	2	7
1.4	1.7	12	2	7
1.3	1.7	12	2	7
1.2 1.1	1.6	11	2	6
1.0	1.6	11	2	6
0.5	1.5	10	1	5
0.4	1.5	10	1	5
0.3	1.4	9	1	3
0.2	1.3	8	1	3
0.1	1.3	8	1	3

特に記載がない限り、ONNXモデルの変換/エクスポートには最新リリースバージョンのツールを使用してください。ほとんどのツールは後方互換性があり、複数のONNXバージョンをサポートします。上記の表と組み合わせて、ONNX Runtimeの互換性を評価してください。

ツール	推奨バージョン
PyTorch	最新安定版
Tensorflow-ONNX	最新安定版
ONNXMLTools CatBoost, CoreML, LightGBM, XGBoost, LibSVM, SparkML	最新安定版
SKLearn-ONNX	最新安定版
WinMLTools	最新安定版
AzureML AutoML	1.0.39+ (ONNX v1.5) 1.0.33 (ONNX v1.4)
Paddle2ONNX	最新安定版