使用 PyTorch 和 Windows ML 進行資料分析
Windows 機器學習可用來在表格式資料集上執行預測，並根據獨立輸入變數預測數值。 本指南使用 Excel 格式的特定資料集，但概述的程式將適用于任何使用您選擇的表格式資料集的相關工作。
本指南將示範如何使用 PyTorch 程式庫解決類神經網路的分類工作、將模型匯出至 ONNX 格式，並將其部署在 Windows 裝置本機執行的 Windows 機器學習 應用程式中。
需要 Python 和 C# 程式設計語言的基本知識。 先前在機器學習中的經驗是較佳的，但並非必要。
如果您想要直接移至安裝，請參閱 安裝 PyTorch 。
如果您已經設定 PyTorch，請取得 資料 來啟動模型定型程式。
準備好使用資料之後，您就可以開始 定型模型 ，然後將 它轉換成 ONNX 格式 。
如果您有 ONNX 模型，而且想要瞭解如何從頭開始建立 WinML 應用程式，請流覽以 部署您的模型 。
注意
如有需要，您可以複製 Windows 機器學習範例存放庫，並執行本教學課程的已完成程式碼。 您可以在這裡 找到 PyTorch 定型解決方案，或 在這裡 找到已完成的 Windows ML 應用程式。 如果您使用 PyTorch 檔案，請務必在執行 PyTorch 之前設定相關的 PyTorch 解譯器。
案例
在本教學課程中，我們將建立機器學習資料分析應用程式，以預測鳶尾花的類型。 為此，您將使用 Fisher 的鳶尾花資料集。 模型會定型以辨識特定類型的鳶尾花模式，並預測正確的類型。
PyTorch 的必要條件 - 模型定型：
下列 Windows 發行版本支援 PyTorch：
- Windows 7 和更新版本。 建議使用 Windows 10 或更新版本。
- Windows Server 2008 r2 和更新版本
若要在 Windows 上使用 Pytorch，您必須安裝 Python 3.x。 不支援 Python 2.x。
Windows ML 應用程式部署的必要條件
若要建立及部署 WinML 應用程式，您需要下列專案：
- Windows 10 版本 1809（組建 17763） 或更高版本。 您可以透過 [執行] 命令
(Windows logo key + R)執行winver來檢查組建版本號碼。 - 適用于組建 17763 或更高版本的 Windows SDK。 您可以在這裡取得 SDK。
- Visual Studio 2017 15.7 版或更新版本。 建議您改用 Visual Studio 2019，如果您改用 VS2017，本教學課程中的某些螢幕擷取畫面可能會不同。 您可以在這裡取得 Visual Studio。
- 您也需要 在電腦上啟用開發人員模式
注意
Windows ML API 內建于最新版的 Windows 10（1809 或更高版本）和 Windows Server 2019 中。 如果您的目標平臺是舊版 Windows，您可以將 WinML 應用程式移植到可轉散發的 NuGet 套件（Windows 8.1 或更高版本）。
後續步驟
重要
PyTorch、PyTorch 標誌及所有相關的標記均為 Facebook，Inc. 的商標。