Windows ML

Windows 机器学习 （WinML）

概述

• Windows 机器学习概述

概念

• 什么是机器学习模型？
• 使用 ONNX 模型
• Windows ML 性能和内存
• 在链中执行多个 ML 模型

教程

• 使用自定义视觉和 Windows 机器学习进行图像分类
• 使用 ML.NET 和 Windows 机器学习进行图像分类
• 使用 PyTorch 和 Windows 机器学习进行图像分类
• 使用 PyTorch 和 Windows 机器学习进行数据分析
• 使用 TensorFlow 和 Windows 机器学习进行对象检测
• 创建基本的 WinML UWP 应用（C#）
• 创建基本的 WinML UWP 应用（C++）
• 将训练的模型转换为 ONNX

参考

• API 参考文档
• 核心 API （Windows.AI.MachineLearning 命名空间）
• 自定义运算符
• WinML 本机 API
• 工具和示例
• 发布说明
• 常见问题解答

直接 Machine-Learning （DirectML）

概述

• DirectML 概述
• WSL 中的 GPU 加速 ML 训练

概念

• DirectML 中的绑定
• UAV 屏障和资源状态屏障
• 使用步幅来表示填充和内存布局
• 资源生存期和同步
• 使用调试层
• 处理错误和设备删除
• 帮助函数

参考

• DirectML 参考
• 示例应用程序