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作者：empty 页数：238 出版社：empty |
《Windows AI教程》介绍
Microsoft提供多种不同的Al解决方案， 这意味着， 有多个选项可供你自行选择。但是， 如何选择应用程序可使用的解决方案呢?让我们具体分析一下。我想要将机器学习模型集成到我的应用程序中，并利用硬件加速在设备上运行该模型Windows机器学习是合适的选项。这些高级别Win RT API在Windows 10应用程序(UWP、桌面) 上运行， 井直接在设备上评估模型。甚至可以选择利用设备的GPU(如果有) 来提高性能。我想要将计算机视觉集成到我的应用程序井利用平台优化Windows视觉技能可以满足此需求。使用此简单框架可以构建利用边缘设备上的硬件加速功能的自定义视觉应用程序。可以组合预生成的库来完成常见的图像处理任务，并使用ML模型来完成专业化的任务。我希望在针对高度密集型应用程序执行模型期间能够更全面地控制资源利用率Direct ML可满足你的需求。这些DirectX式API提供C++游戏开发人员所熟悉的编程模式， 并可让你充分利用硬件。
我想要使用.NET开发人员所熟恶的框架训练、测试和部署ML模型请查看ML.NET-为NET开发人员构建的机器学习框架。我想要利用Azure云的强大功能训练和部署ML模型请参阅Microsoft有哪些机器学习产品?， 其中详细列出了Microsoft提供的解决方案， 包括Azure上运行的许多产品和服务。
Windows机器学习Training Environment使用Windows ML(高性能的可靠API， 用于在Windows设备上部署硬件加速的ML推理) 在Windows应用中实现机器学习。
概述Windows ML内置于Windows 10和Windows Server 2019的最新版本中， 也可作为Nu Get包提供到更低的操作系统版本Windows 8.1.Windows ML为开发人员提供以下优势：·使开发变得更轻松：使用最新版Windows 10和Windows Server 2019中内置的Windows ML， 只需VisualStudio以及连同Windows应用程序一起分发的已认练ON NX模型即可透行开发。此外， 如果你需要将基于Al的功能提供到较低版本的Windows(低至8.1) .Windows ML也可作为随应用程序一起分发的Nu Get包提供。·广泛的硬件支持：使用Windows ML可以一次性编写ML工作负荷， 并自动为不同的硬件供应商和芯片类型(例如CPU、GPU和Al加速器) 提供高度忧化的性能。此外， Windows ML保证各种受支持硬件的行为保持一致。·低延迟、实时结果：可以使用Windows设备的处理能力来评估ML模型， 以实现对图像和视频等大量数据的本地实时分析，可以快速高效地提供结果用于游戏引擎等性能密集型工作负荷，或搜索索引等后台任务。·提高贯活性：在Windows设备本地评估ML模型的选项可让你解决更广泛的方案。例如， 可以在设备处干脱机状态或者连接问歇性中断时运行ML模型的评估。此外，还可以让你解决因隐私或数据主权问烟面无法将所有数据发送到云的情景。·降低运营成本：在云中训练机器ML， 然后在Windows设备本地评估这些模型可以极大地节省带宽成本(只需将持续改善ML模型时可能会需要的极少量数器发送到云)，此外，在服务器方案中部暑ML模型时， 开发人员可以利用Windows ML硬件加速来加快为模型提供服务的速座、减少处理工作负荷所需的计算机数量，
入门将已训练的ML模型整合到应用程序代码的过程非常简单，只需执行几个简单的步骤即可：1.获取经过训练的开放神经网络交换(ON NX) 模型， 或者使用Win ML Tools将其他ML框架中训练的模型转换为ON NX，2.将ON NX模型文件添加到应用程序， 或者在目标设备上以其他某种方式提供该文件。3.特模型集成到应用程序代码中，然后生成并部署应用程序。圖若要从内置的Windows ML开始， 请访问使用Windows ML模型集成到应用中。还可以尝试Git Hub上的如果要使用Nu Get包， 请参阅教程：将现有Win ML应用移档到Nu Get包，有关最新Windows ML功能和修补程序， 请参阅我们的发行说明。内置Win ML解决方案与Nu Get Win ML解决方案下表突出显示了内置Windows ML和Windows ML Nu Get包的可用性、分发、语营支持、维护和前向兼容性方在使用内置解决方案的情况下运行应用程序时， Windows ML运行时(包含ON NX模型推理引擎) 将评估Windows 10设备(成面向服务器部署时使用的Windows Server 2019) 上已训练的模型。Windows ML将处理硬件抽象， 从而使开发人员可将目标定位在各种芯片上一包括CPU、GPU以及未来的Al加速器。Windows ML硬件加速构建在Direct ML的基础之上。Direct ML是用于运行ML推理的高性能低级别API， 是DirectX家族中的