Windows ML
Eseguire modelli di Machine Learning nell'applicazione Windows con Windows ML e usare l'accelerazione hardware per aggiungere funzionalità intelligenti nel dispositivo.
Windows Machine Learning (WinML)
Panoramica
Concetto
- Che cos'è un modello di Machine Learning?
- Lavorare con i modelli ONNX
- Prestazioni e memoria di Windows ML
- Esecuzione di più modelli di Machine Learning in una catena
Esercitazione
- Classificazione delle immagini con Visione personalizzata e Windows Machine Learning
- Classificazione delle immagini con ML.NET e Windows Machine Learning
- Classificazione delle immagini con PyTorch e Windows Machine Learning
- Analisi dei dati con PyTorch e Windows Machine Learning
- Rilevamento di oggetti con TensorFlow e Windows Machine Learning
- Creare un'app UWP WinML di base (C#)
- Creare un'app UWP WinML di base (C++)
- Convertire i modelli addestrati in ONNX
Riferimento
Machine-Learning diretta (DirectML)
Panoramica
Concetto
- Binding in DirectML
- Barriere UAV e barriere di stato delle risorse
- Uso di stride per indicare la spaziatura interna e il layout della memoria
- Durata e sincronizzazione delle risorse
- Uso del livello di debug
- Gestione degli errori e rimozione di dispositivi
- Funzioni di supporto