Windows ML
Execute modelos de machine learning em seu aplicativo Windows com Windows ML e use a aceleração de hardware para adicionar recursos inteligentes ao dispositivo.
Windows Machine Learning (WinML)
Visão geral
Conceito
- O que é um modelo de machine learning?
- Trabalhando com modelos ONNX
- Desempenho e memória do Windows ML
- Executando vários modelos de ML em uma cadeia
Tutorial
- Classificação de imagem com a Visão Personalizada e o Windows Machine Learning
- Classificação de imagem com ML.NET e Windows Machine Learning
- Classificação de imagem com PyTorch e Windows Machine Learning
- Análise de dados com o PyTorch e o Windows Machine Learning
- Detecção de objetos com TensorFlow e Windows Machine Learning
- Criar um aplicativo UWP do WinML básico (C#)
- Criar um aplicativo UWP do WinML básico (C++)
- Converter modelos treinados em ONNX
Referência
DirectML (Machine-Learning Direta)
Visão geral
Conceito
- Associação no DirectML
- Barreiras de UAV (Modo de Exibição de Acesso Não Ordenado) e de estado do recurso
- Usar strides para expressar padding, layout de memória
- Vida útil e sincronização de recursos
- Usar a camada de depuração
- Como lidar com os erros e a remoção de dispositivos
- Funções auxiliares