Windows 機器學習範例

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本文內容 GitHub上的Windows電腦Learning存放庫包含示範如何使用Windows機器學習的範例應用程式，以及可協助驗證模型和針對開發期間的問題進行疑難排解的工具。

範例 下列範例應用程式可在GitHub上取得。

名稱 描述 AdapterSelection(Win32c++) 桌面應用程式，示範如何選擇特定的裝置介面卡來執行您的模型。

BatchSupport 顯示如何使用WindowsML來系結和評估輸入的批次。

自訂運算子範例(Win32c++) 定義多個自訂CPU運算子的桌面應用程式。

其中一個是可整合至您自己的工作流程的debug運算子。

自訂Tensorization(Win32c++) 說明如何使用WindowsML在CPU和GPU上的api來tensorize輸入映射。

自訂視覺(UWPc#) 示範如何使用自訂視覺在雲端中定型ONNX模型，並將其整合至具有WindowsML的應用程式。

Emoji8(UWPc#) 說明如何使用WindowsML來為有趣的表情偵測應用程式提供強大的功能。

FNS樣式傳輸(UWPc#) 使用FNS-Candy樣式傳輸模型來重新建立影像或影片資料流程的樣式。

MNIST(UWPC#/C++) 對應到教學課程：建立Windows機器學習UWP應用程式(c#)。

從基礎開始並完成本教學課程，或執行已完成的專案。

NamedDimensionOverrides 示範如何將命名維度覆寫為具體值，以便將模型效能優化。

PlaneIdentifier(UWPc#、WPFc#) 使用預先定型的機器學習模型（使用Azure上的自訂視覺服務產生），來偵測指定的影像是否包含特定物件：平面。

RustSqueezeNet 使用SqueezeNetRustWinRT的投射。

SqueezeNet物件偵測(Win32c++，UWPc#/JavaScript，。

NET5,.NETCORE) 使用預先定型的機器學習模型SqueezeNet，來偵測使用者從檔案選取的影像中的主流物件。

在Windows上SqueezeNet物件偵測(AzureIoTEdge，c#) 這是示範如何在Windows上執行的AzureIoTEdge模組中執行WindowsML推斷的範例課程模組。

影像是由連接的攝影機所提供、inferenced針對SqueezeNet模型，並傳送至IoT中樞。

StreamFromResource 示範如何取得包含ONNX模型的內嵌資源，並將它轉換成可傳遞至LearningModel函式的資料流程。

StyleTransfer(c#) UWP應用程式，可在使用者提供的輸入影像或web攝影機串流上執行樣式傳輸。

winml_tracker(ROSc++) ROS(機器人作業系統)節點，它會使用WindowsML來追蹤相機框架中(或其他物件)的人員。

注意 使用下列資源取得WindowsML的說明： 如需詢問或回答有關WindowsML的技術問題，請使用StackOverflow上的windows-machine-learning標籤。

如需回報錯誤(bug)，請在GitHub上提出問題。

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