Direct Machine Learning (DirectML)

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Direct Machine Apprentissage (DirectML) est une API de bas niveau pour Machine Learning. Elle possède une interface de programmation connue (native C++, nano-COM) et des flux de travail du style de DirectX 12. Vous pouvez intégrer l’apprentissage machine par le biais d’inférences de charges de travail dans votre jeu, votre moteur, votre intergiciel (middleware), votre serveur principal ou toute autre application. DirectML est prise en charge par tout le matériel compatible avec DirectX 12.

DirectML est introduit dans Windows 10, version 1903 et dans la version correspondante du Kit de développement logiciel (SDK) Windows.

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Contenu de cette section

Sujet Description
Introduction à DirectML Direct Machine Learning (DirectML) est une API de bas niveau pour l’apprentissage automatique (ML).
Historique des versions DirectML DirectML est un composant système de Windows 10 et est également disponible en tant que package redistribuable autonome.
Historique des niveaux de fonctionnalité DirectML Manifeste des types introduits dans chaque niveau de fonctionnalité.
Liaison dans DirectML Dans DirectML, le terme de liaison fait référence au fait d’attacher des ressources au pipeline pour que le GPU soit utilisé pendant l’initialisation et l’exécution de vos opérateurs d’apprentissage automatique. Ces ressources peuvent être des tenseurs d’entrée et de sortie, par exemple, ainsi que toutes les ressources temporaires ou persistantes dont l’opérateur a besoin.
Barrières UAV et barrières de l’état des ressources dans DirectML Décrit les avantages de l’exactitude des barrières et la façon dont vous pouvez les utiliser dans DirectML.
Durée de vie et synchronisation des ressources Pour éviter tout comportement non défini, votre application DirectML doit gérer correctement les durées de vie et la synchronisation des objets entre l’UC et le GPU.
Utilisation de strides pour exprimer le remplissage et la disposition de la mémoire Les tenseurs DirectML sont décrits par les propriétés appelées sizes et strides du tenseur.
Utilisation d’opérateurs fusionnés pour améliorer les performances Certains opérateurs DirectML prennent en charge un concept appelé fusion. La fusion d’opérateurs est un moyen d’améliorer les performances en fusionnant un opérateur (généralement une fonction d’activation) avec un autre opérateur afin qu’ils soient exécutés ensemble sans faire d’aller-retour à la mémoire.
Utilisation de la couche de débogage DirectML La couche de débogage DirectML est un composant facultatif pendant le développement qui vous aide à déboguer votre code DirectML.
Gestion des erreurs et suppression d’appareil Cette rubrique explique comment déboguer la suppression d’appareils DirectML et d’autres conditions d’erreur.
DirectMLX DirectMLX est une bibliothèque d’assistance d’en-tête uniquement C++ pour DirectML, destinée à faciliter la composition d’opérateurs individuels dans des graphes.
Fonctions d’assistance DirectML Listes de code des fonctions d’assistance DirectML essentielles.
Exemples d’applications DirectML Liens vers des exemples d’applications DirectML, dont des exemples d’applications DirectML minimales.
Entrainement ML accéléré par GPU Couvre ce qui est actuellement pris en charge par l’entraînement de l’apprentissage automatique (ML) accéléré par GPU pour les Sous-système Windows pour Linux (WSL) et Windows natifs.
Informations de référence sur l’API DirectML Cette section traite des API d’apprentissage automatique Direct (DirectML) déclarées dans DirectML.h.