ONNX-modell használata a Custom Visionből a Windows ML-vel (előzetes verzió)
Megismerheti, hogyan használhatja a Custom Vision Service-ből exportált ONNX modellt Windows ML-gel (előzetes verzió). Egy példa UWP-alkalmazást fog használni a saját betanított képosztályozójával.
Előfeltételek
- Windows 10 1809-es vagy újabb verzió
- Windows SDK 17763-os vagy újabb buildhez
- Visual Studio 2017 15.7-es vagy újabb verzió engedélyezett Univerzális Windows-platform fejlesztési tevékenységprofillal.
- A fejlesztői mód engedélyezve van a pc-n. További információ: Eszköz engedélyezése fejlesztésre.
A példa alkalmazásról
A mellékelt alkalmazás egy általános Windows UWP-alkalmazás. Lehetővé teszi egy rendszerkép kiválasztását a számítógépről, és feldolgozhatja egy helyileg tárolt besorolási modell használatával. A modell által visszaadott címkék és pontszámok a kép mellett jelennek meg.
Az alkalmazás lekérése
A példaalkalmazás az Azure AI-szolgáltatások ONNX Custom Vision Minta adattárában érhető el a GitHubon. Klónozza a helyi gépre, és nyissa meg a SampleOnnxEvaluationApp.sln a Visual Studióban.
Az alkalmazás tesztelése
- A
F5
kulcs használatával indítsa el az alkalmazást a Visual Studióból. Lehet, hogy a rendszer kéri a fejlesztői mód engedélyezését. - Az alkalmazás indításakor a gombbal válasszon ki egy képet a pontozáshoz. Az alapértelmezett ONNX-modell be van tanítva a különböző típusú planktonok besorolására.
Saját modell használata
Saját képosztályozó modell használatához kövesse az alábbi lépéseket:
- Besoroló létrehozása és betanítása a Custom Vision Service használatával. Ennek módjáról az osztályozó létrehozása és betanítása című témakörben olvashat. Használja az egyik kompakt tartományt, például az Általános (kompakt) tartományt.
- Ha egy másik tartományt használó meglévő osztályozóval rendelkezik, átalakíthatja tömörítésre a projekt beállításai között. Ezután a folytatás előtt újra betanítsa a projektet.
- Exportálja a modellt. Váltson a Teljesítmény lapra, és válasszon ki egy kompakt tartománnyal betanított iterációt. Válassza a megjelenő Exportálás gombot. Ezután válassza az ONNX, majd az Exportálás lehetőséget. Amikor a fájl elkészült, kattintson a Letöltés gombra. Az exportálási lehetőségekről további információt a modell exportálása című témakörben talál.
- Nyissa meg a letöltött .zip fájlt, és bontsa ki belőle a model.onnx fájlt. Ez a fájl tartalmazza az osztályozómodellt.
- A Visual Studio Megoldáskezelő kattintson a jobb gombbal az Eszközök mappára, és válassza a Meglévő elem hozzáadása lehetőséget. Válassza ki az ONNX-fájlt.
- A Megoldáskezelő kattintson a jobb gombbal az ONNX-fájlra, és válassza a Tulajdonságok lehetőséget. Módosítsa a fájl alábbi tulajdonságait:
- Buildelési művelet –> Tartalom
- Másolás a kimeneti könyvtárba –> Másolás, ha újabb
- Ezután nyissa meg MainPage.xaml.cs , és módosítsa az érték értékét
_ourOnnxFileName
az ONNX-fájl nevére. F5
A projekt létrehozásához és futtatásához használja a elemet.- A kiértékelendő kép kiválasztásához válassza ki a Gomb gombot.
Következő lépések
Egyéb exportálási lehetőségekről és a Custom Vision modell használatáról bővebb információt a következő dokumentumokban talál:
- A modell exportálása
- Exportált Tensorflow-modell használata Android-alkalmazásban
- Exportált CoreML modell használata Swift iOS-alkalmazásban
- Exportált CoreML modell használata iOS alkalmazásban Xamarinnal
További információ az ONNX-modellek Windows ML-vel való használatáról: Modell integrálása az alkalmazásba a Windows ML-vel.