.Net也能輕鬆接入AI模型!

来源:https://www.cnblogs.com/Big-Head/archive/2023/05/24/17429185.html
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> ML.Net - 開源的跨平臺機器學習框架 > - 支持CPU/GPU訓練 > - 輕鬆簡潔的預測代碼 > - 可擴展其他的機器學習平臺 > - 跨平臺 ![img](https://img2023.cnblogs.com/blog/1339560/202305/1339560-20230524 ...


ML.Net - 開源的跨平臺機器學習框架

  • 支持CPU/GPU訓練
  • 輕鬆簡潔的預測代碼
  • 可擴展其他的機器學習平臺
  • 跨平臺

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1.使用Visual Studio的Model Builder訓練和使用模型

Visual Studio預設安裝了Model Builder插件,可以很快地進行一些通用模型類型的訓練和部署,提高接入機器學習的開發效率

1.1 新建模型

通過非常簡單地 右鍵項目-添加-機器學習模型

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1.2 選擇模型

ModelBuilder中提供了集中常用的模型類型以供開發者使用,開發者可以通過這些類別的模型快速接入,並且訓練自己的數據,本節內容將會使用電腦視覺中的”圖像分類“進行演示

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1.3 選擇訓練環境

接下來要選擇訓練的環境,提供了CPU/GPU/Azure雲三種方式訓練,這裡為了簡單演示,我使用了CPU訓練,如果數據量大且複雜的請選擇GPU,並且提前安裝CUDA、cuDNN
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1.4 添加訓練數據

我從搜索引擎中,搜集到了一系列”奧特曼“的圖片(我相信不是所有人都可以認出各個時代的各個奧特曼 哈哈哈)
然後將這些圖片進行了文件夾分類,導入到ModelBuilder中,如下:
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1.5 開始訓練

本次演示訓練157張圖片,耗時50秒
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1.6 評估

此環節,為了檢驗訓練成果和準確率,ModelBuilder中提供了圖形化的方式進行預測檢測,我在另外的搜索引擎中,找到了一張沒有經過訓練的圖片,它準確地判斷出了”迪迦奧特曼“的概率為63%
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1.7 代碼編寫

這一環節中,ModelBuilder給出了示例代碼,直接複製粘貼就可以用到自己的實際項目中
同時還提供了,一鍵生成控制台或者WebAPI項目的入口。給力!

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