Sdílet prostřednictvím

Vyhodnocení vstupů modelu

Jakmile navážete hodnoty na vstupy a výstupy modelu, jste připraveni vyhodnotit vstupy modelu a získat jeho předpovědi.

Chcete-li model spustit, zavolejte kteroukoli z metod Evaluate* na LearningModelSession. Pomocí LearningModelEvaluationResult se můžete podívat na výstupní funkce.

Příklad

V následujícím příkladu spustíme vyhodnocení relace, předáme vazbu a jedinečné ID korelace. Pak analyzujeme výstup jako seznam pravděpodobností, porovnáme ho se seznamem štítků pro různé věci, které náš model dokáže rozpoznat, a výsledky zapíšeme do konzole:

// How many times an evaluation has been run
private int runCount = 0;

private void EvaluateModel(
    LearningModelSession session,
    LearningModelBinding binding,
    string outputName,
    List<string> labels)
{
    // Process the frame with the model
    var results =
        await session.EvaluateAsync(binding, $"Run {++runCount}");

    // Retrieve the results of evaluation
    var resultTensor = results.Outputs[outputName] as TensorFloat;
    var resultVector = resultTensor.GetAsVectorView();

    // Find the top 3 probabilities
    List<(int index, float probability)> indexedResults = new List<(int, float)>();

    for (int i = 0; i < resultVector.Count; i++)
    {
        indexedResults.Add((index: i, probability: resultVector.ElementAt(i)));
    }

    // Sort the results in order of highest probability
    indexedResults.Sort((a, b) =>
    {
        if (a.probability < b.probability)
        {
            return 1;
        }
        else if (a.probability > b.probability)
        {
            return -1;
        }
        else
        {
            return 0;
        }
    });

    // Display the results
    for (int i = 0; i < 3; i++)
    {
        Debug.WriteLine(
            $"\"{labels[indexedResults[i].index]}\" with confidence of {indexedResults[i].probability}");
    }
}

Odebrání zařízení

Pokud se zařízení stane nedostupným nebo pokud chcete použít jiné zařízení, musíte relaci zavřít a vytvořit novou.

V některých případech může být nutné grafická zařízení uvolnit a znovu načíst, jak je vysvětleno v dokumentaci k rozhraní DirectX.

Pokud používáte Windows ML, budete muset tento případ zjistit a ukončit relaci. Chcete-li se zotavit z odebrání nebo opětovné inicializace zařízení, vytvoříte novou relaci, která znovu spustí logiku výběru zařízení.

Nejběžnějším případem, kdy se tato chyba zobrazí, je během LearningModelSession.Evaluate. V případě odebrání nebo resetování zařízení LearningModelEvaluationResult.ErrorStatus bude DXGI_ERROR_DEVICE_REMOVED nebo DXGI_ERROR_DEVICE_RESET.

Viz také

Poznámka:

Pomoc s Windows ML vám poskytnou následující zdroje:

  • Pokud chcete pokládat nebo odpovídat na technické otázky týkající se Windows ML, použijte značku windows-machine-learning ve službě Stack Overflow.
  • Pokud chcete nahlásit chybu, zapište prosím problém na našem GitHubu .