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Windows-Machine-Learning

Windows-Machine-Learning

低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用

Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。

Windows Machine LearningONNX Runtime机器学习模型优化工具Github开源项目
访问官网GitHub文档

Windows-Machine-Learning 项目介绍

Windows Machine Learning 是一个高性能的机器学习推理 API，其强大性能来源于 ONNX Runtime 和 DirectML。该项目适用于高性能、低延迟的应用程序，如框架、游戏和其他实时应用，以及使用高级语言构建的应用程序。

Windows ML 项目的主要内容

该项目的代码库包含了 Windows Machine Learning 的一些样本和工具，演示如何将机器学习应用场景集成到 Windows 应用程序中。下面是项目的主要部分：

  • 开始使用 Windows ML
  • 模型样本
  • 高级场景样本
  • 开发者工具
  • 用户反馈
  • 外部链接
  • 贡献指南

开始使用 Windows ML

要开始使用 Windows ML，开发者需要具备 Visual Studio 2017 版本 15.7.4 或更新版本。Windows ML 提供了通过 Windows SDK 和可重新分发的 NuGet 包进行机器学习推理的两种方式。下表中展示了 In-Box 和 NuGet 包的可用性、分发方式、语言支持、服务以及前向兼容性的特点：

In-BoxNuGet
可用性Windows 10 - Build 17763 (RS5) 或更新版本Windows 8.1 或更新版本
Windows SDKWindows SDK - Build 17763 (RS5) 或更新版本Windows SDK - Build 17763 (RS5) 或更新版本
分发方式内置于 Windows作为应用程序的一部分打包和分发
维护由 Microsoft 主导由开发者驱动
前向兼容性自动支持新功能开发者需要手动更新包

模型样本

项目提供了多种用于不同场景的模型样本，包括：

  • 图像分类：算法对图像进行分析，并从一组预定义的标签或类别中分配标签。支持的模型包括 AlexNet、CaffeNet、DenseNet、SqueezeNet 等。

  • 风格迁移：一种计算机视觉技术，可以重新组合图像的内容为另一种风格。

高级场景样本

项目中提供了一些高级样本，展示如何使用 Windows ML 进行各种绑定和评估功能，包括：

  • 自定义张量化
  • 自定义操作符（CPU）
  • 设备适配器选择
  • 使用 Azure Custom Vision 和 Windows ML 进行自定义视觉以及 PyTorch 图像分类的教程

开发者工具

为使开发者更好地使用 Windows ML，项目提供了一系列开发者工具，包括：

  • 模型转换：将模型转换为 ONNX 格式。
  • 模型优化：通过图优化和量化来优化模型。
  • 模型验证：例如使用 WinMLRunner 工具验证模型。
  • 模型集成：使用 mlgen 工具在 UWP 应用中使用 WinML API。

用户反馈

用户可以在 GitHub 上提交问题，或在 Stack Overflow 上提问。此外，用户还可以在 Windows Developer Feedback 中对热门功能请求进行投票或提交自己的请求。

外部链接和贡献指南

Windows-Machine-Learning 项目鼓励开发者参与贡献。该项目采用微软开源行为准则（Microsoft Open Source Code of Conduct）。开发者可以通过提交 pull request 来修复问题或改进样本。

Windows Machine Learning 是一个帮助开发者将机器学习集成到 Windows 应用程序的重要工具，通过提供高性能、低延迟的推理能力，让应用程序更具智能化和响应能力。

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