Windows ML

Windows 機器學習 （WinML）

概觀

• Windows 機器學習 概觀

概念

• 什麼是機器學習模型？
• 使用 ONNX 模型
• Windows ML 效能和記憶體
• 在鏈結中執行多個ML模型

教學課程

• 使用 自訂視覺 和 Windows 機器學習 進行影像分類
• 使用 ML.NET 和 Windows 機器學習 進行影像分類
• 使用 PyTorch 和 Windows 機器學習 進行影像分類
• 使用 PyTorch 和 Windows 機器學習 進行數據分析
• 使用 TensorFlow 和 Windows 機器學習 進行物件偵測
• 建立基本的 WinML UWP 應用程式 （C#）
• 建立基本的 WinML UWP 應用程式 （C++）
• 將已訓練模型轉換為 ONNX

參考

• API 參考文件
• 核心 API （Windows.AI.MachineLearning 命名空間）
• 自訂運算子
• WinML 原生 API
• 工具和範例
• 發行說明
• 常見問題

Direct Machine-Learning（DirectML）

概觀

• DirectML 概觀
• WSL 中的 GPU 加速 ML 訓練

概念

• 在 DirectML 中綁定
• 無人機障礙物和資源狀態障礙物
• 使用步幅來表示填充和記憶體佈局
• 資源存留期和同步處理
• 使用除錯層
• 處理錯誤和裝置移除
• 輔助函式

參考

• DirectML 參考
• 範例應用程式