ONNX modelleri

Windows Machine Learning , Açık Sinir Ağı Değişimi (ONNX) biçimindeki modelleri destekler. ONNX, ML modelleri için açık bir biçimdir ve modelleri çeşitli ML çerçeveleri ve araçları arasında değiştirmenizi sağlar.

ONNX biçiminde bir model edinmenin çeşitli yolları vardır, örneğin:

• ONNX Model Hayvanat Bahçesi: Farklı görev türleri için önceden eğitilmiş birkaç ONNX modeli içerir. Windows ML tarafından desteklenen bir sürümü indirin ve başlamaya hazırsınız!

• ML eğitim çerçevelerinden yerel dışarı aktarma: Çeşitli eğitim çerçeveleri Chainer, Caffee2 ve PyTorch gibi ONNX'e yerel dışarı aktarma işlevselliğini destekleyerek eğitilen modelinizi ONNX biçiminin belirli sürümlerine kaydetmenizi sağlar. Ayrıca , Azure Machine Learning ve Azure Özel Görüntü İşleme gibi hizmetler de yerel ONNX dışarı aktarma sağlar.

  • Özel Görüntü İşleme kullanarak bulutta bir ONNX modelini eğitmeyi ve dışarı aktarmayı öğrenmek için Öğretici: Windows ML ile Özel Görüntü İşleme'den ONNX modeli kullanma (önizleme) bölümüne göz atın.

• ONNXMLTools kullanarak mevcut modelleri dönüştürme: Bu Python paketi, modellerin çeşitli eğitim çerçevesi biçimlerinden ONNX'e dönüştürülmesini sağlar. Geliştirici olarak, uygulamanızın hedeflediği Windows derlemelerine bağlı olarak modelinizi hangi ONNX sürümüne dönüştürmek istediğinizi belirtebilirsiniz. Python hakkında bilginiz yoksa, yalnızca birkaç tıklamayla modellerinizi kolayca dönüştürmek için Windows ML'nin kullanıcı arabirimi tabanlı Panosu'nu kullanabilirsiniz.

Önemli

Tüm ONNX sürümleri Windows ML tarafından desteklenmez. Uygulamanız tarafından hedeflenen Windows sürümlerinde hangi ONNX sürümlerinin resmi olarak desteklendiğini öğrenmek için lütfen ONNX sürümlerini ve Windows derlemelerini denetleyin.

BIR ONNX modeline sahip olduktan sonra modeli uygulamanızın koduyla tümleştirecek ve ardından Windows uygulamalarınızda ve cihazlarınızda makine öğrenmesini kullanabileceksiniz!

Uyarı

Windows ML ile ilgili yardım için aşağıdaki kaynakları kullanın:

• Windows ML hakkında teknik sorular sormak veya yanıtlamak için lütfen Stack Overflowüzerindeki windows-machine-learning etiketini kullanın.
• Bir hatayı bildirmek için lütfen GitHub'ımızda bir sorun oluşturun.