الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>شفرة المصدر الأخرى
تنزيل

تعلم الآلة Windows

تعتبر نظام Windows Machine Learning عبارة عن واجهة برمجة تطبيقات عالية الأداء للتعلم الآلي مدعوم من وقت تشغيل ONNX و DIRECTML.

يعد Windows ML API مكونًا لوقت تشغيل Windows وهو مناسب للتطبيقات ذات الأداء العالي والكلية منخفضة مثل الأطر والألعاب والتطبيقات في الوقت الفعلي وكذلك التطبيقات المصممة بلغات عالية المستوى.

يحتوي هذا الريبو على عينات وأدوات تعلم آلة Windows التي توضح كيفية بناء سيناريوهات تعمل بالطاقة في تطبيقات Windows.

  • البدء مع Windows ML
  • عينات نموذج
  • عينات السيناريو المتقدمة
  • أدوات المطور
  • تعليق
  • روابط خارجية
  • المساهمة

للحصول على معلومات إضافية عن Windows ML ، بما في ذلك البرامج التعليمية خطوة بخطوة وأدلة إرشادية ، يرجى زيارة وثائق Windows ML.

عينة/أداة حالة
جميع العينات
Winmlrunner
Winml Dashboard

البدء مع Windows ML

المتطلبات الأساسية

  • Visual Studio 2017 الإصدار 15.7.4 أو الأحدث

يوفر Windows ML استدلال التعلم الآلي عبر صندوق الوارد Windows SDK بالإضافة إلى حزمة nuget القابلة لإعادة التوزيع. يسلط الجدول أدناه الضوء أدناه على توافر وتوزيع ودعم اللغة والخدمة والتوافق إلى الأمام لحزمة In-Box و Nuget لنظام التشغيل Windows ML.

في الصندوق nuget
توافر Windows 10 - بناء 17763 (RS5) أو الأحدث
لمزيد من المعلومات التفصيلية حول دعم الإصدار ، الخروج من مستنداتنا.		 Windows 8.1 أو أحدث
ملاحظة : بعض واجهات برمجة التطبيقات (IE: VideoFrame) غير متوفرة على Ots Ons.
Windows SDK Windows SDK - بناء 17763 (RS5) أو الأحدث Windows SDK - بناء 17763 (RS5) أو الأحدث
توزيع مدمجة في النوافذ حزمة وتوزيع كجزء من التطبيق الخاص بك
الخدمة يحركه Microsoft (يستفيد العملاء تلقائيًا) يحرك المطور
إلى الأمام التوافق تلقائيًا يدور للأمام بميزات جديدة يحتاج المطور إلى تحديث الحزمة يدويًا

تعرف على المزيد هنا.

عينات نموذج

ستجد في هذا القسم عينات نموذجية مختلفة لمجموعة متنوعة من السيناريوهات عبر عروض Windows ML API المختلفة.

تصنيف الصور

نطاق فرعي لرؤية الكمبيوتر التي تنظر فيها الخوارزمية إلى صورة وتعينها علامة من مجموعة من العلامات أو الفئات المحددة مسبقًا التي تم تدريبها عليها.

نوع تطبيق Windows
توزيع		 UWP
في الصندوق		 UWP
nuget		 سطح المكتب
في الصندوق		 سطح المكتب
nuget
اليكسنيت ✔c# .net5 - معرض العينات
caffenet ✔c# .net5 - معرض العينات
Densenet ✔c# .net5 - معرض العينات
كفاءة ✔c# .net5 - معرض العينات
googlenet ✔c# .net5 - معرض العينات
InceptionV1 ✔c# .net5 - معرض العينات
InceptionV2 ✔c# .net5 - معرض العينات
mnist ✔c ++/cx
✔c#
mobilenetv2 ✔c# .net5 - معرض العينات
rcnn ✔c# .net5 - معرض العينات
RESNET50 ✔c# .net5 - معرض العينات
Shufflenetv1 ✔c# .net5 - معرض العينات
Shufflenetv2 ✔c# .net5 - معرض العينات
القوسنيت ✔c#
✔javaScript
 ✔c ++/winrt
✔c# .net5
✔c# .net core 2
 ✔c ++/winrt
✔c# .net5 - معرض العينات
✔
VGG19 ✔c# .net5 - معرض العينات
vgg19bn ✔c# .net5 - معرض العينات
ZFNET512 ✔c# .net5 - معرض العينات

نقل النمط

تقنية رؤية الكمبيوتر التي تسمح لنا بإعادة تكوين محتوى الصورة بأسلوب آخر.

نوع تطبيق Windows
توزيع		 UWP
في الصندوق		 UWP
nuget		 سطح المكتب
في الصندوق		 سطح المكتب
nuget
fnscandy ✔c# - نقل نمط FNS
✔c# - نقل النمط في الوقت الحقيقي

عينات السيناريو المتقدمة

توضح هذه العينات المتقدمة كيفية استخدام ميزات الربط والتقييم المختلفة في Windows ML:

  • تكرار المخصص : تطبيق وحدة التحكم في Windows (C ++/WinRT) يوضح كيفية القيام بالتوتر المخصص.

  • مشغل مخصص (وحدة المعالجة المركزية) : تطبيق سطح مكتب يحدد العديد من مشغلات وحدة المعالجة المركزية المخصصة. أحد هذه المشغلات هو مشغل تصحيح ندعوك إلى الاندماج في سير العمل الخاص بك.

  • اختيار المحول : تطبيق سطح المكتب يوضح كيفية اختيار محول جهاز معين لتشغيل النموذج الخاص بك.

  • معرف الطائرة : تطبيق UWP وتطبيق WPF تم تعبئته مع جسر سطح المكتب ، يشارك نفس النموذج المدربين باستخدام خدمة Azure Custom Vision. للحصول على إرشادات خطوة بخطوة لهذه العينة ، يرجى الاطلاع على Post Post Post PORTARD POSTRICT POSTRICT TRAMPLED الخاص بك إلى أحدث البتات.

  • Custom Vision و Windows ML : يوضح البرنامج التعليمي كيفية تدريب نموذج الشبكة العصبية لتصنيف صور الطعام باستخدام خدمة Azure Custom Vision ، وتصدير النموذج إلى تنسيق ONNX ، ونشر النموذج في تطبيق تعلم آلة Windows يعمل محليًا على جهاز Windows.

  • ML.NET و Windows ML : يوضح لك هذا البرنامج التعليمي كيفية تدريب نموذج الشبكة العصبية لتصنيف صور الطعام باستخدام ML.NET Model Builder ، وتصدير النموذج إلى تنسيق ONNX ، ونشر النموذج في تطبيق التعلم الآلي Windows يعمل محليًا على جهاز Windows.

  • تحليل بيانات Pytorch : يوضح البرنامج التعليمي كيفية حل مهمة التصنيف مع شبكة عصبية باستخدام مكتبة Pytorch ، وتصدير النموذج إلى تنسيق OnNx ونشر النموذج باستخدام تطبيق Windows Machine Learning الذي يمكن تشغيله على أي جهاز Windows.

  • تصنيف صورة Pytorch : يوضح البرنامج التعليمي كيفية تدريب نموذج الشبكة العصبية لتصنيف الصور باستخدام Pytorch ، وتصدير النموذج إلى تنسيق ONNX ، ونشره في تطبيق تعلم آلة Windows يعمل محليًا على جهاز Windows الخاص بك.

  • الكشف عن كائن YOLOV4 : يوضح هذا البرنامج التعليمي كيفية إنشاء تطبيق UWP C# الذي يستخدم طراز YOLOV4 للكشف عن الكائنات في تدفقات الفيديو.

أدوات المطور

  • تحويل النموذج

    يوفر Windows ML إمكانات استنتاج مدعومة بمحرك وقت تشغيل ONNX. على هذا النحو ، يجب تحويل جميع الطرز في Windows ML إلى تنسيق طراز ONNX. يجب تحويل النماذج التي تم إنشاؤها وتدريبها في أطر المصدر مثل TensorFlow أو Pytorch إلى ONNX. تحقق من الوثائق المتعلقة بكيفية التحويل إلى نموذج ONNX:

    • https://onnxruntime.ai/docs/tutorials/mobile/model-conversion.html
    • https://docs.microsoft.com/en-us/windows/ai/windows-ml/tutorials/pytorch-convert-model
    • WinMlTools: أداة Python لتحويل النماذج من مجموعات أدوات التعلم الآلي المختلفة إلى ONNX للاستخدام مع Windows ML.

  • تحسين النموذج

    قد تحتاج النماذج إلى مزيد من التحسينات المطبقة بعد التحويل لدعم الميزات المتقدمة مثل التجميع والتكميلية. تحقق من الأدوات التالية لتحسين النموذج الخاص بك:

    • WINML Dashboard (معاينة) : أداة قائمة على واجهة المستخدم الرسومية لعرض نماذج التعلم الآلي وتحريرها وتحويلها والتحقق من التحقق من صحة محرك Windows ML. يمكن استخدام هذه الأداة لتمكين الأبعاد المجانية على النماذج التي تم بناؤها بأبعاد ثابتة. تنزيل نسخة المعاينة

    • تحسينات الرسم البياني: تحسينات الرسم البياني عبارة عن تحويلات على مستوى الرسم البياني بشكل أساسي ، تتراوح من تبسيط الرسم البياني الصغير والتخلص من العقدة إلى اندماج العقدة الأكثر تعقيدًا وتحسين التخطيط.

    • قياس الكميات الرسم البياني : يشير القياس الكمي في وقت تشغيل ONNX إلى القياس الخطي 8 بتات لنموذج ONNX.

  • التحقق من صحة النموذج

    • WinMlrunner : أداة سطر الأوامر يمكنها تشغيل نماذج .onnx أو. إنها أداة مفيدة للغاية للتحقق بسرعة من صحة نموذج ONNX. سيحاول تحميل وربط وتقييم نموذج وطباعة الرسائل المفيدة. كما يلتقط قياسات الأداء.

      تحميل x64 exe

  • تكامل النموذج

    • WINML Code Generator (MLGEN) : امتداد Visual Studio لمساعدتك في البدء في استخدام APIs WINML على تطبيقات UWP عن طريق إنشاء رمز قالب عند إضافة ملف ONNX مدرب في مشروع UWP. من رمز القالب ، يمكنك تحميل نموذج ، وإنشاء جلسة ، وربط المدخلات ، والتقييم باستخدام رموز الغلاف. انظر المستندات لمزيد من المعلومات.

      تنزيل لـ VS 2017 ، VS 2019

    • معرض عينات WinML: استكشف مجموعة متنوعة من سيناريوهات وموديلات تكامل ML.

    • تحقق من عينات النموذج وعينات السيناريو المتقدمة لمعرفة كيفية استخدام Windows ML في التطبيق الخاص بك.

تعليق

  • للمشكلات ، قدم خطأ في قضايا github.
  • اطرح أسئلة على verflow stack.
  • قم بالتصويت لطلبات الميزات الشائعة على ملاحظات مطور Windows أو تضمين طلبك الخاص.

روابط خارجية

  • وقت التشغيل ONNX: منصات عبر المنصات ، تسارع ML عالي الأداء استدلال وتدريب.
  • ONNX: فتح مشروع تبادل الشبكة العصبية.

المساهمة

نحن نبحث دائمًا عن مساعدتك لإصلاح الأخطاء وتحسين العينات. قم بإنشاء طلب سحب ، وسنكون سعداء بإلقاء نظرة.

اعتمد هذا المشروع رمز سلوك المصدر المفتوح Microsoft. لمزيد من المعلومات ، راجع مدونة الشهادة الأسئلة الشائعة أو الاتصال بـ [email protected] مع أي أسئلة أو تعليقات إضافية.

يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل