PyTorch ve Windows ML ile veri analizi

Windows Machine Learning, bağımsız giriş değişkenlerine göre sayısal değerleri tahmin ederek tablosal veri kümelerinde tahmin çalıştırmak için kullanılabilir. Bu kılavuzda Excel biçiminde belirli bir veri kümesi kullanılır, ancak ana hatlarıyla açıklanan yordamlar, seçtiğiniz tablosal veri kümesini kullanarak ilgili tüm görevlerde çalışır.

Bu kılavuzda PyTorch kitaplığını kullanarak bir sinir ağı ile sınıflandırma görevini çözme, modeli ONNX biçimine aktarma ve Windows cihazınızda yerel olarak çalışan bir Windows Machine Learning uygulamasında dağıtma işlemi gösterilir.

Python ve C# programlama dillerinde temel bilgiler gereklidir. Makine öğrenmesindeki önceki deneyim tercih edilir ancak gerekli değildir.

Doğrudan yüklemeye geçmek isterseniz bkz. PyTorch'u yükleme.

PyTorch'u zaten ayarladıysanız verileri alarak model eğitim sürecini başlatın.

Verilerle çalışmaya hazır olduğunuzda modelinizi eğitmeye başlayabilir ve ardından ONNX biçimine dönüştürebilirsiniz.

BIR ONNX modeliniz varsa ve sıfırdan bir WinML uygulaması oluşturmayı öğrenmek istiyorsanız modelinizi dağıtmaya gidin.

Uyarı

İsterseniz, Windows Machine Learning örnekleri deposunu kopyalayabilir ve bu öğretici için tamamlanmış kodu çalıştırabilirsiniz. PyTorch eğitim çözümünü burada veya tamamlanmış Windows ML uygulamasını burada bulabilirsiniz. PyTorch dosyasını kullanıyorsanız, çalıştırmadan önce ilgili PyTorch yorumlayıcısını ayarladığınızdan emin olun.

Senaryo

Bu öğreticide, iris çiçeklerinin türünü tahmin etmek için bir makine öğrenmesi veri analizi uygulaması oluşturacağız. Bu amaçla Fisher'ın iris çiçek veri kümesini kullanacaksınız. Model, belirli türlerdeki iris desenlerini tanıyacak ve doğru türü tahmin edecek şekilde eğitilecektir.

PyTorch önkoşulları - model eğitimi:

PyTorch aşağıdaki Windows dağıtımlarında desteklenir:

• Windows 7 ve üzeri. Windows 10 veya üzeri önerilir.
• Windows Server 2008 r2 ve üzeri

Pytorch'u Windows'ta kullanmak için Python 3.x yüklü olmalıdır. Python 2.x desteklenmez.

Windows ML uygulama dağıtımı önkoşulları

WinML uygulaması oluşturmak ve dağıtmak için aşağıdakilere ihtiyacınız vardır:

• Windows 10 sürüm 1809 (derleme 17763) veya üzeri. Çalıştır komutu winver ile (Windows logo key + R) çalıştırarak derleme sürüm numaranızı kontrol edebilirsiniz.
• Sürüm 17763 veya üzeri için Windows SDK. SDK'ya buradan ulaşabilirsiniz.
• Visual Studio 2017 sürüm 15.7 veya üzeri. Visual Studio 2019 kullanmanızı öneririz ve bunun yerine VS2017 kullanıyorsanız bu öğreticideki bazı ekran görüntüleri farklı olabilir. Visual Studio'yu buradan edinebilirsiniz.
• Bilgisayarınızda Geliştirici Modu'nu da etkinleştirmeniz gerekir

Uyarı

Windows ML API'leri, Windows 10 (1809 veya üzeri) ve Windows Server 2019'un en son sürümlerinde yerleşiktir. Hedef platformunuz Windows'un eski sürümleriyse, WinML uygulamanızı yeniden dağıtılabilir NuGet paketine (Windows 8.1 veya üzeri) taşıyabilirsiniz.

Sonraki Adımlar

İlk olarak PyTorch'u yükleyip ortamımızı yapılandıracağız

Önemli

PyTorch, PyTorch logosu ve ilgili markalar Facebook, Inc.'in ticari markalarıdır.