ONNX-Modelle

Windows Machine Learning unterstützt Modelle im ONNX-Format (Open Neural Network Exchange). ONNX ist ein offenes Format für ML-Modelle, das den Austausch von Modellen zwischen verschiedenen ML-Frameworks und -Tools ermöglicht.

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Sie ein Modell im ONNX-Format abrufen können, beispielsweise:

• ONNX Model Zoo: Enthält mehrere vortrainierte ONNX-Modelle für verschiedene Arten von Aufgaben. Laden Sie eine Version herunter, die von Windows ML unterstützt wird, und schon kann es losgehen!

• Nativer Export aus ML-Trainingsframeworks: Mehrere Trainingsframeworks unterstützen die native Exportfunktionalität in ONNX, etwa Chainer, Caffee2 und PyTorch, sodass Sie Ihr trainiertes Modell in bestimmten Versionen des ONNX-Formats speichern können. Außerdem bieten Dienste wie Azure Machine Learning und Azure Custom Vision auch nativen ONNX-Export.

  • Informationen zum Trainieren und Exportieren eines ONNX-Modells in der Cloud mithilfe von Custom Vision finden Sie unter Tutorial: Verwenden eines ONNX-Modells aus Custom Vision mit Windows ML (Vorschau).

• Konvertieren vorhandener Modelle mit ONNXMLTools: Mit diesem Python-Paket können Modelle aus Formaten verschiedener Trainingsframeworks in ONNX konvertiert werden. Als Entwickler können Sie angeben, in welche Version von ONNX das Modell konvertiert werden soll, je nachdem, welche Builds von Windows Ihre Anwendung als Ziel verwendet. Wenn Sie mit Python nicht vertraut sind, können Sie das auf der Benutzeroberfläche von Windows ML basierende Dashboard verwenden, um Ihre Modelle problemlos mit wenigen Mausklicks zu konvertieren.

Wichtig

Nicht alle ONNX-Versionen werden von Windows ML unterstützt. Wenn Sie wissen möchten, welche ONNX-Versionen offiziell in den Windows-Versionen unterstützt werden, die Ihre Anwendung als Ziel verwendet, finden Sie weitere Informationen unter ONNX-Versionen und Windows-Builds.

Sobald Sie über ein ONNX-Modell verfügen, integrieren Sie das Modell in den Code Ihrer App. Anschließend können Sie Machine Learning in Ihren Windows-Apps und auf Geräten verwenden!

Hinweis

Verwende die folgenden Ressourcen, wenn du Hilfe mit Windows ML benötigst:

• Wenn du technische Fragen zu Windows ML stellen oder beantworten möchtest, verwende das Tag windows-machine-learning auf Stack Overflow.
• Wenn du einen Fehler melden möchtest, erstelle eine Anfrage auf GitHub.