Episodio

Machine Learning con .NET, PyTorch e il runtime ONNX

ONNX è un formato aperto per rappresentare modelli di Deep Learning supportati da vari framework e strumenti. Questo formato semplifica l'interoperabilità tra framework e per ottimizzare la portata degli investimenti di ottimizzazione hardware

In questo episodio, Seth Juarez (@sethjuarez) si trova con Rich per illustrare come è possibile usare il runtime ONNX all'interno delle applicazioni .NET. Fornisce un'introduzione rapida al training di un modello con PyTorch e illustra anche alcuni concetti fondamentali relativi all'accuratezza della stima.

[01:01] - Breve panoramica del training di un modello di Machine Learning
[02:54] - Training di PyTorch in Python
[07:43] - Informazioni sull'accuratezza e la perdita
[10:50] - Che cos'è ONNX?
[11:53] - Utilizzo di un modello con ONNX in .NET
[25:38] - ML .NET e ONNX
[26:58] - Utilizzo del settore

Collegamenti utili

[01:01] - Breve panoramica del training di un modello di Machine Learning
[02:54] - Training di PyTorch in Python
[07:43] - Informazioni sull'accuratezza e la perdita
[10:50] - Che cos'è ONNX?
[11:53] - Utilizzo di un modello con ONNX in .NET
[25:38] - ML .NET e ONNX
[26:58] - Utilizzo del settore

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Python