LearningModelDeviceKind 열거형
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
기계 학습 모델을 평가할 수 있는 디바이스 종류의 목록을 정의합니다.
public enum class LearningModelDeviceKind
/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
enum class LearningModelDeviceKind
[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
public enum LearningModelDeviceKind
var value = Windows.AI.MachineLearning.LearningModelDeviceKind.default
Public Enum LearningModelDeviceKind
- 상속
-
LearningModelDeviceKind
- 특성
Windows 요구 사항
디바이스 패밀리 |
Windows 10, version 1809 (10.0.17763.0에서 도입되었습니다.)
|
API contract |
Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (v1.0에서 도입되었습니다.)
|
필드
Cpu | 1 | CPU를 사용하여 모델을 평가합니다. |
Default | 0 | 시스템이 사용할 디바이스를 결정하도록 합니다. |
DirectX | 2 | GPU 또는 다른 DirectX 디바이스를 사용하여 모델을 평가합니다. |
DirectXHighPerformance | 3 | 고성능을 위해 시스템 정책 정의 디바이스를 사용합니다. |
DirectXMinPower | 4 | 시스템 정책 정의 디바이스를 최소 전원에 사용합니다. |
예제
다음 예제에서는 모델을 로드하고, 모델을 평가할 디바이스를 선택하고, 평가 세션을 만듭니다.
private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName, bool _useGPU)
{
LearningModel _model;
LearningModelSession _session;
try
{
// Load and create the model
var modelFile =
await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
_model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);
// Select the device to evaluate on
LearningModelDevice device = null;
if (_useGPU)
{
// Use a GPU or other DirectX device to evaluate the model.
device = new LearningModelDevice(LearningModelDeviceKind.DirectX);
}
else
{
// Use the CPU to evaluate the model.
device = new LearningModelDevice(LearningModelDeviceKind.Cpu);
}
// Create the evaluation session with the model and device.
_session = new LearningModelSession(_model, device);
}
catch (Exception ex)
{
StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
_model = null;
}
}
설명
지정하지 않으면 시스템에서 사용할 디바이스를 결정합니다.
Windows Server
Windows Server에서 이 API를 사용하려면 데스크톱 환경에서 Windows Server 2019를 사용해야 합니다.
스레드로부터의 안전성
이 API는 스레드로부터 안전합니다.