以下是此更新中的一些主要亮点: ML.NET 更新 ML.NET 1.2 是一个向后兼容的版本,没有重大更改,因此请更新以获取最新的更改。...用于 TensorFlow 和 ONNX 模型的ML.NET包正式发布 ML.NET被设计为可扩展的平台,因此您可以使用其他流行的 ML 模型,如 TensorFlow 和 ONNX 模型,并可以访问更多的机器学习和深度学习方案...具体而言,该包允许开发人员使用Microsoft.Extensions.ML使用依赖项注入加载ML.NET模型,并在多线程环境(如 ASP.NET Core 应用)中优化模型的执行和性能。...CLI 更新为 0.14(预览) 您可以使用ML.NET CLI 自动生成ML.NET模型和基础 C# 代码。...您只需提供自己的数据集并选择要实现的机器学习任务(如分类或回归),CLI 使用 AutoML 引擎创建模型生成和部署源代码以及二进制模型。 ? CLI 更新为 0.14,用于处理客户反馈问题。
现在学习机器学习这块时，基本上都是要先学习Python，还要自己去学习更多的样本数据教程，这样对于使用C＃学习机器学习的基础并不容易，于是微软推出了ML.NET的开源跨平台机器学习框架。...机器学习模型 ML.NET 模型是一个对象，它包含为了获得预测输出而要对输入数据执行的转换。 Basic 最基本的模型是二维线性回归，其中一个连续数量与另一个连续数量成比例关系，如上述房价示例所示。...房屋价格模型和文本分类模型均为线性模型。根据数据的性质和要解决的问题，还可以使用决策树模型、广义加性模型和其他模型。可以在任务中找到有关模型的详细信息。 ML.NET的创建与安装 ?...创建项目 我用的VS2017，接下来我们就看看怎么在VS2017中使用ML.NET 打开VS2017，新建项目，选择Windows窗体应用，输入项目名称为MLDemo，框架选择.Net Framework...创建好后在右侧解决方法中鼠标右键引用--管理NuGet程序包 ? 在浏览框输入MLNET搜索，找到MLNET后进行安装 ?
https://github.com/dotnet/machinelearning 入门@ -http://dot.net/ml ML.NET允许您使用C＃或F＃训练，构建和发布自定义机器学习模型，用于情景分析...多级分类 回归 排行 异常检测 聚类 推荐（预览） 数据转换和特色化 文本 分类 特征选择 规范化和缺失值处理 图像特征化 时间序列（预览） 支持ONNX和TensorFlow模型集成（预览） 其他...如果您是ML的新手，这些步骤中的每一步都会非常艰巨！ 自动机器学习通过自动确定如何转换输入数据并选择性能最佳的机器学习算法，使您能够轻松构建一流的自定义机器学习模型，使您的机器学习之旅更加简单。...ML.NET CLI是一个dotnet工具，允许使用AutoML和ML.NET生成ML.NET模型。ML.NET CLI快速遍历您的数据集以获取特定的ML任务（目前支持回归和分类）并生成最佳模型。...在Azure上横向扩展以进行模型培训和消费 使用模型构建器和CLI时，支持其他ML方案和功能 用于Apache Spark和ML.NET的.NET大规模机器学习的本机集成 .NET中的新ML类型，例如DataFrame
基本上，您可以在一个机器学习框架（如PyTorch）中训练模型，保存它并将其转换为ONNX格式。然后，您可以在不同的框架（如 ML.NET）中使用该 ONNX 模型。这正是我们在本教程中所做的。...ML.NET 加载 ONNX 模型 在使用ML.NET 加载ONNX 模型之前，我们需要检查模型并找出其输入和输出。 我们使用Netron。我们只需选择创建的模型，整个图形就会出现在屏幕上。...此方法有几个参数： modelFile – ONNX 模型文件的路径。 shapeDictionary – 输入和输出的形状。 inputColumnNames – 所有模型输入的名称。...4.2 输入/输出没有可变形状 正如我们在前面的章节中看到的，您需要创建将处理模型输入和输出的类（类ModelInput和ModelOutput）。...总结 在本文中，我们看到了如何弥合技术之间的差距，并使用 ML.NET 在C#中构建最先进的NLP解决方案。
国内文章 C#使用词嵌入向量与向量数据库为大语言模型(LLM)赋能长期记忆实现私域问答机器人落地之openai接口平替 https://www.cnblogs.com/gmmy/p/17430613.html...Visual Studio 的 Model Builder 训练和使用模型，包括选择模型类型、训练环境、数据源、评估结果和生成代码的步骤。...使用 ONNX 模型进行分类预测，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...使用 ONNX 模型进行识别分割，包括下载现有的 ONNX 模型，理解输入输出和预处理后处理的流程，以及使用 ML.Net 接入 ONNX 模型的方法。...因为MAF有进程隔离和程序域隔离可选。我需要插件进程隔离同时快速传递数据，最后选择了MAF。 如果不需要真正的物理隔离还是建议使用简单一点的MEF框架。
本文将和大家介绍如何在 C# dotnet 里面的控制台应用里面，使用 DirectML 将 Phi-3 模型在本地运行起来 在微软的 Microsoft Build 2024 大会上介绍了 Phi-3...Phi-3 模型的步骤如下 加载模型 构建输入信息 执行思考和输出 加载模型信息的代码很少，只需要创建 Microsoft.ML.OnnxRuntimeGenAI.Model 对象即可，如以下代码 using...); 这里转换到的是全部的文本内容，包括了输入的内容以及模型每次思考创建的内容 如果只是想要实现获取模型每一次思考时创建的内容，即实现一个词一个词输出，则需要使用 TokenizerStream 辅助，...; 本文代码放在 github 和 gitee 上，可以使用如下命令行拉取代码 先创建一个空文件夹，接着使用命令行 cd 命令进入此空文件夹，在命令行里面输入以下代码，即可获取到本文的代码 git init...文件夹，即可获取到源代码 将下载的 Phi-3 模型的文件放入到一个文件夹，修改 folder 变量使用你自己本机的 Phi-3 模型文件夹路径，运行代码，在控制台输入你想和 Phi-3 模型交互的提示词
TF不只具有强大的计算集群，还可以在iOS和Android等移动平台上运转模型。 TF编程入门难度较大。初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。...它十分合适创建和实验深度学习架构，便于数据集成，如输入图形，SQL表和图画。 它得到谷歌的支撑，这就阐明该模型短期内不会被抛弃，因此值得投入时间来学习它。 PyTorch ?...除了Tensorflow之外，Keras仍是其他盛行的库（如Theano和CNTK）的高档API。 在Keras中更简单创立大规模的深度学习模型，但Keras结构环境装备比其他底层结构要杂乱一些。...ONNX ? ONNX项目诞生于微软和Facebook，旨在寻找深度学习模型呈现的开放格式。 ONNX简化了在人工智能的不同工作方式之间传递模型的过程。 因此ONNX具有各种深度学习框架的优点。...ONNX模型目前在Caffe2，Microsoft Cognitive Toolkit，MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有许多其他常见框架和库的连接器。
经过一些迭代后，可以使用 ONNX 生成一个序列化模型，然后从 C# 端加载模型，并在每一帧中接收钓鱼小游戏的状态作为输入，并（希望）在每一帧上输出正确的动作。...为了训练模型，我们需要 4 个数据，分别是当前状态、下一个状态、采取的行动和奖励： Q-learning 中关键问题是要获取曾经处于哪个状态和采取了哪些行动、到达哪个新的状态，以及执行这个行动中得到的奖励...上面的价值迭代只是为了说明在 C# 中保存每个条目的方式。这里使用缓存从最后一帧获取状态和动作，并将所有这些与当前帧的状态和奖励一起存储。...从 C # 中读取 ONNX 模型 C# 端唯一真正的 ML 代码是 ONNX 进行推理（预测），它定义了张量类型和会话的对象，可以发送张量输入并从序列化的 ONNX 模型获取张量输出。...更新函数在每一帧都运行，并以当前状态作为输入查询训练模型的动作，最后几行只是用于获取模型输出的 argMax一些代码，这是与产生的动作对应的索引。
在本文中，你将了解什么是ONNX，以及如何将torch和tensorflow transformers模型移植到ONNX。 你还将学习如何定制torch实现以及如何在之后导出它。...节点有一个或多个输入和一个或多个输出。每个节点会调用某些操作。这个图还有元数据来帮助记录它的目的、作者等。...为了转换模型，让我们使用transformers库中的convert_graph_to_onnx方法（参见这里）。...理解导出函数最重要的是以下参数： 输入名称：底层torch模型的forward函数的参数。必须按正确的顺序。 输出层名称：输出层的名称。...在导出我们的新模型之前，唯一要做的就是修改我们之前导出的动态轴和输出名称。这是因为我们现在有了一个不同的输出层，它也是动态的（在批大小上）。我们可以使用标识层的名称来更好地标识输出层。
空间变换器网络 使用PyTorch进行神经传递 生成对抗示例 使用ONNX将模型转移至Caffe2和移动端 第五章：PyTorch之文本篇 聊天机器人教程 使用字符级RNN生成名字 使用字符级RNN进行名字分类...和移动端 在本教程中，我们将介绍如何使用 ONNX 将 PyTorch 中定义的模型转换为 ONNX 格式，然后将其加载到 Caffe2 中。...一旦进入 Caffe2，我们就可以运行模型来仔细检查它是否正确导出，然后我们展示了如何使用 Caffe2 功能（如移动导出器）在移动设备上执行模型。 在本教程中，您需要安装onnx和Caffe2。...# 模型图形本身包含输入图像之后所有权重参数的输入。由于权重已经嵌入，我们只需要传递输入图像。 # 设置第一个输入。...可在此处找到模型定义和预训练模型。下面是 SRResNet 模型的输入、输出。 ?
参数中的 dummy_input 和 dummy_output 仅仅是为了获取输入和输出张量的类型和形状。...input_names, output_names 设置输入和输出张量的名称。如果不设置的话，会自动分配一些简单的名字（如数字）。 ONNX 模型的每个输入和输出张量都有一个名字。...在实际的部署流水线中，我们都需要设置输入和输出张量的名称，并保证 ONNX 和推理引擎中使用同一套名称。 opset_version 转换时参考哪个 ONNX 算子集版本，默认为 9。...通过点击表格中的链接，我们可以查看某个算子的输入、输出参数规定及使用示例。...比如上图是 Relu 在 ONNX 中的定义规则，这份定义表明 Relu 应该有一个输入和一个输入，输入输出的类型相同，均为 tensor。
TensorFlow支持Python、JavaScript、C ++、Java、Go、C＃、Julia和R等多种编程语言。...初学者需要仔细考虑神经网络的架构，正确评估输入和输出数据的维度和数量。 TensorFlow使用静态计算图进行操作。...在有向图中，叶节点表示输入值或网络参数，其他节点表示其输入上的矩阵运算。...ONNX简化了在人工智能不同工作方式之间传递模型的过程，具有各种深度学习框架的优点。 ONNX的基本特性如下。 ONNX使模型能够在一个框架中进行训练并转移到另一个框架中进行预测。...ONNX模型目前在Caffe2、CNTK、MXNet和PyTorch中得到支持，并且还有与其他常见框架和库的连接器。 onnx-r包提供了R与ONNX的API接口。
点击机器学习时，如果我们没有开启MLNET模型创建功能，则会弹出提示，让我们开启。 当然我们也可以手动在选项中开启，如下图： ? 点击【机器学习】之后会有图形界面，如下图： ?...然后我们可以看到，它提供了一些方案，如语义识别，图像识别，数值预测等。 我们选择数值预测，然后进入下一步，如下图： ? 在环境页面，选择本地训练，然后点击下一步获取数据，如下图： ?...点击训练，大约2分钟，训练完成，输出界面会输出如下内容。 ? 训练完成后，如下图： ? 我们点击评估，如下图： ? 如上图，预测到1月销售数据是262.8。...再打开ModelBuilder文件，可以看到，这里一开始就配置了数据地址和模型地址，如下图： ? 到这里，我们ML.Net就算初步学会使用了，下面，再提供一个官网GIF图片供大家参考。 ?...训练时长 模型生成器使用 AutoML 浏览多个模型，以查找性能最佳的模型。 更长的训练周期允许 AutoML 通过更多设置来浏览更多模型。
每个模型都共享基类 PreTrainedModel 和一些常见方法，如调整输入嵌入和修剪自注意力头。...隐藏状态作为输入传递给模型头，以产生最终输出。只要模型支持任务（即，您不能将 DistilBERT 用于像翻译这样的序列到序列任务）， Transformers 为每个任务提供不同的模型头。...我们将看到如何在 transformers 上构建并扩展框架，使用您的钩子和自定义代码。...传递任何在 Hub 上或本地存储的检查点。导出的 model.onnx 文件可以在支持 ONNX 标准的许多加速器中运行。...对于没有语言模型头的模型，情况并非如此，因为这些模型没有绑定权重。这些模型可以安全地导出而不使用torchscript标志。 虚拟输入和标准长度 虚拟输入用于模型的前向传递。
模型部署入门系列教程持续更新啦！在前两期教程中，我们学习了 PyTorch 模型转 ONNX 模型的方法，了解了如何在原生算子表达能力不足时，为 PyTorch 或 ONNX 自定义算子。...在 ONNX 中，不管是输入张量还是输出张量，它们的表示方式都是一样的。因此，这里我们用类似的方式为三个输入 a, x, b 和一个输出 output 构造 ValueInfoProto 对象。...仅凭借边 24 是无法计算出边 28 的结果的，因此这样提取子模型会报错。 通过上面几个使用示例，我们可以整理出子模型提取的实现原理：新建一个模型，把给定的输入和输出填入。...onnx.utils.extract_model() 可以从原模型中取出部分节点，和新定义的输入、输出边构成一个新的子模型。...在下一期教程中，我们将使用 PyTorch 和 ONNX，编写一些和 ONNX 模型相关的实用工具，作为过去几篇教程的总结，敬请期待哦！
作者以GitLab流水线为例，使用C#和PowerShell实现了这一需求。随后给出了具体的代码示例，包括如何获取当前活动会话的用户令牌，复制令牌，以及设置程序的启动参数。...文章还讲解了如何从数据库获取数据并转换为视图模型列表，最后提到了如何使用扩展方法来添加到ObservableCollection中。...具体实现步骤包括创建项目目录、生成PackageInfo.cs文件以保存版本信息，通过代码展示如何在生成目录文件中实现版本信息输出。...将 Phi-3 和 C# 与 ONNX 结合使用用于文本和视觉示例 - .NET 博客 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/using-phi3-csharp-with-onnx-for-text-and-vision-samples-md.../ 介绍从 C# 调用 Phi-3 ONNX 模型以生成文本并执行图像识别的示例代码。
介绍了字符Char及其在C#中的表现形式，说明了Unicode字符集及其各种平面的特点。解释了常见字符编码方案如UTF-8和UTF-16的区别。...示例程序让用户输入命令，主线程以“一发即忘”模式调用异步方法，输出带有线程ID的结果。分析了主线程与异步线程的上下文流转，并通过VS调试工具监视线程栈变化。解释了代码阻塞与线程阻塞两种现象。...作者选择了国产大模型通义千问作为基础，通过阿里云平台获取接口。游戏设计包括随机发牌、确定地主、轮流出牌等。主要技术点在于C#编程实现的出牌合法性检测，包括手牌检测、牌型判断和竞赛逻辑。...jun1s/items/c000763f31e6a42bdd3b 如何在 ASP.NET Core MVC 中通过操作筛选器从 DI 容器中检索和使用服务。...说明如何使用 ONNX 运行时生成 AI (DirectML) 在本地环境中运行 Phi-3 模型。
经过工业界和学术界数年的探索，模型部署有了一条流行的流水线： 为了让模型最终能够部署到某一环境上，开发者们可以使用任意一种深度学习框架来定义网络结构，并通过训练确定网络中的参数。...最后，用面向硬件的高性能编程框架(如 CUDA，OpenCL）编写，能高效执行深度学习网络中算子的推理引擎会把中间表示转换成特定的文件格式，并在对应硬件平台上高效运行模型。...这一条流水线解决了模型部署中的两大问题：使用对接深度学习框架和推理引擎的中间表示，开发者不必担心如何在新环境中运行各个复杂的框架；通过中间表示的网络结构优化和推理引擎对运算的底层优化，模型的运算效率大幅提升...让我们先看一下前三个必选参数：前三个参数分别是要转换的模型、模型的任意一组输入、导出的 ONNX 文件的文件名。转换模型时，需要原模型和输出文件名是很容易理解的，但为什么需要为模型提供一组输入呢？...输入输出张量的名称需要和 torch.onnx.export 中设置的输入输出名对应。 如果代码正常运行的话，另一幅超分辨率照片会保存在"face_ort.png"中。
ONNX 的工作原理是： 实时跟踪某个神经网络是如何在这些框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个通用的计算图，即符合ONNX 标准的计算图。...通过 ONNX 表示方式，更多开发者就能获取这些优化。 技术概括 ONNX 为可扩展的计算图模型、内部运算器（Operator）以及标准数据类型提供了定义。...在初始阶段，Facebook 和微软会专注于推理（Inference）所需要的各项能力（评估）。 每个计算数据流图以节点列表的形式组织起来，构成一个非循环的图。节点有一个或多个的输入与输出。...Facebook 和微软都表示，将来会持续有更多框架加入到 ONNX 生态中，但没有透露 TensorFlow 和 MXNet 是否在计划中。...谷歌和亚马逊也还没有对此事表达态度，他们愿不愿意合作，尚属未知。 如何使用 初始版 ONNX 的代码、文件，已在 GitHub 上开源。
pytorch训练出.pth模型如何在MacOS上或者IOS部署，这是个问题。 然而我们有了onnx，同样我们也有了coreML。..., training=False ) 这里有一个需要注意的地方就是input_names和output_names的设置，如果不设置的情况，输入层和输出层pytorch会自动分配一个数字编号。...自动分配的输入名称和输出名称是0 和 199。 这样转换成coreML模型后加载到xcode中会出现"initwith0"这样的编译错误，就是模型初始化的时候不能正确处理这个输入名称0。...修改之后的模型是这样的，可以看到模型的输入和输出名称都发生的修改： ? ?...等等 依次获取。示例模型只有一个输出，因此只有一个outTensor。 夜已深，就此打住。 <!
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