DirectML (Direct Machine Learning)

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O Direct Machine Learning (DirectML) é uma API de baixo nível para aprendizado de máquina. Ele tem uma interface de programação familiar (C++ nativo, nano COM) e fluxo de trabalho no estilo do DirectX 12. Você pode integrar cargas de trabalho com inferência a aprendizado de máquina em seu jogo, mecanismo, middleware, back-end ou outro aplicativo. O DirectML é compatível com todo o hardware compatível com DirectX 12.

O DirectML é introduzido no Windows 10, versão 1903 e na versão correspondente do SDK do Windows.

Não deixe de conferir também nossa página de aterrissagem.

Nesta seção

Tópico Descrição
Introdução ao DirectML O Direct Machine Learning (DirectML) é uma API de baixo nível para aprendizado de máquina (ML).
Histórico de versão do DirectML O DirectML é um componente do sistema do Windows 10 e também está disponível como um pacote redistribuível autônomo.
Histórico do nível de recurso do DirectML Um manifesto dos tipos introduzidos em cada nível de recurso.
Associação no DirectML No DirectML, a associação refere-se à anexação de recursos ao pipeline para a GPU usar durante a inicialização e a execução de seus operadores de aprendizado de máquina. Esses recursos podem ser tensores de entrada e saída, por exemplo, bem como quaisquer recursos temporários ou persistentes que o operador precise.
Barreiras de UAV e de estado do recurso no DirectML Descreve os benefícios de correção das barreiras e como você pode trabalhar com elas no DirectML.
Vida útil e sincronização de recursos Para evitar um comportamento não definido, seu aplicativo DirectML deve gerenciar corretamente a vida útil e a sincronização de objetos entre a CPU e a GPU.
Usar strides para expressar padding, layout de memória Os tensores DirectML são descritos pelas propriedades conhecidas como os tamanhos e os passos do tensor.
Como usar operadores fundidos para aprimorar o desempenho Alguns operadores DirectML dão suporte a um conceito conhecido como fusion. A fusão do operador é uma maneira de melhorar o desempenho mesclando um operador (normalmente, uma função de ativação) em um operador diferente para que eles sejam executados juntos sem necessidade de ir até a memória e voltar.
Como usar a camada de depuração do DirectML A camada de depuração do DirectML é um componente opcional do tempo de desenvolvimento que ajuda você a depurar seu código DirectML.
Como lidar com os erros e a remoção de dispositivos Este tópico discute como depurar a remoção de dispositivos DirectML e outras condições de erro.
DirectMLX DirectMLX é uma biblioteca auxiliar somente de cabeçalho C++ para DirectML, destinada a facilitar a composição de operadores individuais em gráficos.
Funções auxiliares do DirectML Listagens de código de funções auxiliares essenciais do DirectML.
Aplicativos de exemplo do DirectML Links para aplicativos de exemplo do DirectML, incluindo um exemplo de um aplicativo do DirectML mínimo.
Treinamento de ML acelerado de GPU Aborda o que é atualmente compatível com o treinamento de aprendizado de máquina (ML) acelerado por GPU para o Windows Subsystem for Linux (WSL) e Windows nativo.
Referência de API do DirectML Esta seção aborda as APIs DirectML (Direct Machine Learning) declaradas no DirectML.h.