然而，内存中的数据是暂时的，不具备长期存储的能力。因此，为了将模型保存供将来使用，我们需要将其从内存中移动到硬盘上进行永久存储。这个过程被称为模型的保存和加载，或者说是序列化和反序列化。...ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放格式，用于机器学习模型的跨平台共享。通过使用 Protobuf，ONNX 能够在不同的 AI 框架之间高效地传输模型数据。...当训练的模型在 GPU 中时，torch.save函数将其存储到磁盘中。当再次加载该模型时，会将该模型从磁盘先加载 CPU 中，再移动到指定的 GPU 中。...它使开发人员能够在文件中定义结构化数据.proto，然后使用该文件生成可以从不同数据流写入和读取数据的源代码。...FlatBuffers 具有数据访问不需要解析（将数据序列化成二进制 buffer，之后的数据访问直接读取这个 buffer）、内存高效且速度快（数据访问只在序列化后的二进制 buffer，不需额外的内存分配
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。...强化学习问题定义 所以这里只需要每帧从游戏内存中读取这些特定属性并将它们保存为在第 t 帧的状态。...所以需要将状态转换存储在缓存中并通过缓存中随机抽取批次来训练模型而不是直接使用最新数据进行训练。...然后使用这些数据在 Python 端训练新模型，生成一个新的 ONNX格式模型，该模型将每 1000 帧左右重新加载一次，然后使用新模型继续玩游戏并生成数据来训练新模型。...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。
在 .NET 9 中，.NET 社区正在大力推动 AI -- 这非常令人震惊......就像 AI 现在很重要。 在过去大数据、移动互联网时代。...完整的 Keras API 现在也采用 C# 语言： 使用 cppSharp 生成的新的高性能 C# 绑定 自定义 C# 运算的自动微分支持 Keras API 完全用 C# 实现，允许无缝的模型定义和训练...实现，目标是从相应的Python常规模型加载相同的权重。...此外，它们还可以更轻松地在 ONNX Runtime、TorchSharp 或 ML.NET 等库之间共享数据、创建自己的数学库或使用 AI 模型开发应用程序。...C# 已经在人工智能领域发展并站稳脚跟，.NET社区也在努力建设中。
一、Python在数据挖掘中的应用 1.1 数据预处理 数据预处理是数据挖掘的第一步，是确保数据质量和一致性的关键步骤。良好的数据预处理可以显著提高模型的准确性和鲁棒性。...特征选择 特征选择是从原始数据中选择最具代表性的特征，以减少数据维度，提高模型的性能和训练速度。...三、Python在深度学习中的应用 3.1 深度学习框架 深度学习是机器学习的一个子领域，主要通过人工神经网络来进行复杂的数据处理任务。...大模型中的应用 4.1 大模型简介 AI大模型如GPT-4o和BERT已经在自然语言处理、图像识别等领域取得了突破性进展。...首先，将数据集划分为训练集和测试集，然后构建决策树模型并进行训练，最后在测试集上进行预测并计算准确率。 5.3 模型优化 通过调整模型参数和使用交叉验证来优化模型性能。
这意味着在此前昇腾主动适配ONNX模型的同时，从2023年开始，ONNX社区版本发布流程中，将开始逐步原生支持昇腾硬件平台，通过开源社区共建大幅降低用户和厂商的成本，实现生态创新共赢。...而实现社区原生的一大关键就在于社区流水线中实现对昇腾的支持，而ONNX Runtime的支持则是重中之重。 使用最新的ONNX Runtime，用户可以直接把原生ONNX模型跑在昇腾上。...用户可以在支持昇腾的环境中使用ONNXRuntime主干分支代码，配合ONNX model zoo[3]中的ResNet和VGG模型进行体验。...未来，CANN将在多个方面进行完善，包括：更多算子和模型的支持；算子融合、模型性能优化；支持算子自定义等。...随着技术不断发展，大数据和机器学习的关系也越来越密切，在未来，也会进一步探索大数据+AI融合的场景，例如Spark+ONNX+Ascend这样的大数据AI全栈流程，探索生产可用、易用的大数据AI解决方案
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。...一些开源框架本质上就是调用transfomer上的模型进行微调（当然也有很多大牛在默默提供模型和数据集）。...这个完整的过程可以应用于任何ONNX模型，而不仅仅是从Huggingface创建的模型。 完成此操作后，我们可以继续进行实际的 ML.NET 代码。首先，在我们的 .NET 项目中安装必要的包。...总的来说，感觉.NET还远非数据科学的简单工具。社区并不是那么强大，这是因为有些事情很难做到。我不会评论在C#中操作和使用矩阵所需的努力。...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。
CNTK在2.0的多个Beta和RC版本中逐步更新了面向Python、C++、C#、Java等语言的API支持，对Keras的后端支持，Python示例和教程、自动安装等等一大堆新功能，接着在2.1中把...cuDNN版本升级到了6.0、支持Universal Windows Platform，在2.2中做了许多模型支持相关的改进之后，近日CNTK也发布了2.3版本。...Image功能和图像读取功能时才需要安装它 多重性能改进 增加了网络优化API 更快的稀疏Adadelta 性能改进的相关项目包含 改进 C# API，提升训练和预测性能 通过自由动态轴的支持，提升带有卷积操作的网络的训练速度...现在每次更新的运行时间和梯度中不为零的元素的数量成正比。对于在单个GPU上运行的带有高维稀疏输入（大约2百万特征）的前馈模型，性能可以提升5倍。...ONNX方面，优化标准支持的同时，ONNX标准也更新到了最新版本；目前已经覆盖了ResNet、Inception、VGG在内的多数计算机视觉模型 增加了GPU上分组卷积的支持 CNTK2.3版本此次发布了运行在
该工具为数据科学家在选择的框架内训练和调整模型提供了更高的灵活性，并在云端和产品设计中以高性能打造这些模型。 ? ONNX引擎是Windows ML组件的关键部分。...微软的团队在使用ONNX Runtime来改善在Bing搜索、广告、Office产品套件等核心业务中的评分延时，提高运行效率。而对于由其他工具转而使用ONNX的模型，其平均表现提升了2倍。...你还可以使用Azure Custom Vision Cognitive Service创建自己的自定义计算机视觉模型。...ONNX Runtime支持 CPU 和 GPU （CUDA） 以及兼容Linux、Windows和Mac上的Python、C＃和C接口。具体的安装说明可以在GitHub中获取。...你可以直接从源或预编译的二进制文件将ONNX Runtime集成到代码中，一种简单的操作方法是使用Azure机器学习为应用程序部署服务，以待调用。
模型转换设计思路直接转换是将网络模型从 AI 框架直接转换为适合目标框架使用的格式。...直接转换流程直接转换的流程如下：内容读取：读取 AI 框架生成的模型文件，并识别模型网络中的张量数据的类型/格式、算子的类型和参数、计算图的结构和命名规范，以及它们之间的其他关联信息。...PyTorch 转 ONNX 实例这里读取在直接转换中保存的 PyTorch 模型pytorch_model.pth，使用torch.onnx.export()函数来将其转换为 ONNX 格式。...针对模型中的自定义算子，需要编写专门的转换逻辑，可能需要在目标框架中实现相应的自定义算子，或者将自定义算子替换为等效的通用算子组合。目标格式转换，将模型转换到一种中间格式，即推理引擎的自定义 IR。...在模型转换过程中，要注意确保源框架和目标框架中的算子兼容，能够处理不同框架中张量数据格式的差异。此外，还可以对计算图进行优化，提升推理性能，尽可能确保模型的精度不受损失。
让我们展示如何在使用 C# 和 ONNX 的 .NET 应用程序中利用 Phi-3 模型的强大功能，微软在github上有个Microsoft Phi-3 Cookbook。...AI 开发从 ONNX 中受益匪浅，因为它能够简化模型部署并增强性能。...ONNX 为机器学习模型提供了一种通用格式，方便了不同框架之间的交流，并针对各种硬件环境进行了优化。 对于 C# 开发人员来说，这特别有用，因为我们有一组专门为处理 ONNX 模型而创建的库。.../Phi-3-mini-4k-instruct-onnx 使用 ONNX 模型的示例控制台应用程序 在 C# 应用程序中将模型与 ONNX 一起使用的主要步骤是： 存储在 modelPath中的 Phi...存储库展示了如何利用这些强大的模型在 .NET 环境中执行问答和图像分析等任务。
但是，如果我们的数据集不是通用数据集，我们想使用自定义的特征，制定自己的分类呢？这种封装好的 API 似乎就不那么适合了。...项目创建成功后，我们来看一下项目主页面： Training Images - 上传你的训练图片数据集，上传后给每张图片做标记；在 Workspace 中对图片和标记进行管理； Performance -...数据模型训练完成后，我们先用最简单的方式 “Quick Test” 来测试一下分类准确度： 首先用一张在分类内的图片 airplane 来测试，可以看到，识别为 airplane 的几率明显大于其他几个分类...(Tensorflow) - .pb 文件格式 看到这里，不禁想吐槽一把，大家还记得前面介绍过的 Windows AI Platform 吗，它支持的 onnx 模型文件格式，在 Custom Vision...而且结合 Azure 账户，训练数据的量级也不再受限制，这给那种人工智能的数据集非固定，特征自定义的场景提供了很大的便利，开发者既能自定义数据和特性，又不用自己搭建机器学习环境，也不用自己手写数学模型。
本文将深入探讨如何在 C++中整合 ONNX 格式模型到自定义的推理引擎中，实现跨平台部署这一热点话题。...在 C++中，可以利用现有的 ONNX 解析库来读取模型文件，并将其转换为自定义的数据结构，以便后续在推理引擎中进行处理。...例如，在图像分类模型中，数据会依次经过卷积层、池化层、全连接层等，计算图将准确地描述这一过程，确保每个节点都能在正确的时间接收到所需的数据并进行相应的计算。...（三）开发复杂性 构建自定义的 C++推理引擎涉及到多个复杂的环节，从模型解析到计算图构建，再到节点计算功能的实现等，这对开发者的技术要求较高。...四、总结与展望 通过在 C++中整合 ONNX 格式模型到自定义的推理引擎中，我们能够实现人工智能模型的跨平台部署，这为人工智能技术在更广泛领域的应用奠定了坚实的基础。
ONNX 是一个开放式规范，由以下组件组成： 可扩展计算图模型的定义 标准数据类型的定义 内置运算符的定义 IR6 版本的 ONNX 只能用于推理（inference），从 IR7 开始 ONNX 支持训练...中的权重实体来对这个输入做初始化(也就是把值填充进来) 2.1 Model 模型结构的主要目的是将元数据( meta data)与图形(graph)相关联，图形包含所有可执行元素。...首先，读取模型文件时使用元数据，为实现提供所需的信息，以确定它是否能够：执行模型，生成日志消息，错误报告等功能。此外元数据对工具很有用，例如IDE和模型库，它需要它来告知用户给定模型的目的和特征。...如果外部数据(external data)和模型文件不在同一个目录下，在使用 onnx_load() 函数后还需使用 load_external_data_for_model() 函数指定外部数据路径。...3.6 实用功能函数 函数 extract_model() 可以从 ONNX 模型中提取子模型，子模型由输入和输出张量的名称定义。
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。...而对于 ONNX ，Protobuf 的数据定义文件在其开源库中，这些文件定义了神经网络中模型、节点、张量的数据类型规范；而二进制文件就是我们熟悉的“.onnx"文件，每一个 onnx 文件按照数据定义规范...如果我们把 a, x, b 中的某个输入节点从计算图中拿出（这个操作会在之后的代码中介绍），或者把 Mul 的输出从 c 改成 d，则最终的 ONNX 模型都是不满足标准的。...调试 ONNX 模型 在实际部署中，如果用深度学习框架导出的 ONNX 模型出了问题，一般要通过修改框架的代码来解决，而不会从 ONNX 入手，我们把 ONNX 模型当成一个不可修改的黑盒看待。...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。
文章涵盖了连接、断开 PLC，读取 PLC 数据块和 PLC 数据块写入等功能的实现。...ASP.NET Core 如何禁用模型验证（或者从模型状态中移除某些属性）？...特性可以用在多种场景如数据验证、序列化控制、提供描述性元数据、实现依赖注入、单元测试、权限控制和面向切面编程等，对现代 C#编程具有重要意义。...主要讨论了文件传输的二种方案：先发送元数据再发送文件数据，和定义协议打包元数据与文件数据一起发送。...Phi-3 Mini ONNX 模型 https://towardsdev.com/how-to-connect-phi-3-mini-onnx-model-in-semantic-kernel-fc96b758129f
sherpa-onnx的设计理念是提供一个灵活、易用且高性能的语音处理解决方案，可以在各种设备和场景中部署使用。...跨平台兼容：sherpa-onnx可以在多种操作系统和硬件平台上运行，包括Windows、macOS、Linux以及Android和iOS移动平台。...通过使用 PaddleSpeech 进行声纹识别 embedding 向量提取，并利用 Sherpa-onnx 对预训练的说话人识别模型进行优化和部署，可以显著提高模型的推理速度和性能。...这种优化过程包括模型剪枝和量化等操作，以降低模型大小并提高推理速度。Sherpa-onnx 在说话人识别功能方面表现出色，具备强大的硬件兼容性、灵活的编程语言支持以及高效的模型优化能力。...在 C# 中使用 Sherpa-onnx，可以通过 NuGet 包管理器引入依赖，并使用提供的 C# API 进行语音识别等操作。
在典型的机器学习和深度学习项目中，我们通常从定义问题陈述开始，然后是数据收集和准备（数据预处理）和模型构建（模型训练），对吧？但是，最后，我们希望我们的模型能够提供给最终用户，以便他们能够利用它。...模型的部署大致分为以下三个步骤： 模型持久化 持久化，通俗得讲，就是临时数据（比如内存中的数据，是不能永久保存的）持久化为持久数据（比如持久化至数据库中，能够长久保存）。...那我们训练好的模型一般都是存储在内存中，这个时候就需要用到持久化方式，在Python中，常用的模型持久化方式一般都是以文件的方式持久化。...通过如下手段可以获取更多的ONNX模型： 可以从OpenMMLab/PyTorch导出ONNX模型：model-convert-guide.md 从ONNX Model Zoo获取模型：https://...SiLU其实就是swish激活函数，而在onnx模型里是不直接支持swish算子的，因此在转换生成onnx文件时，SiLU激活函数不能直接使用nn.Module里提供的接口，而需要自定义实现它。
这个开源项目目前虽然是0.1 版本，但是它是作者在开发Whisper.net 项目的进一步探索的一个成为运行所有 ASR 模型的通用库。...开发人员友好：在构建时考虑了自定义功能，使开发人员能够创建定制的音频解决方案。...实验性组件： EchoSharp.Onnx.Whisper：使用ONNX模型进行语音识别的实验性组件，支持本地推理和灵活集成。...EchoSharp.Onnx.Sherpa：使用多个ONNX模型进行语音识别的组件，支持在线和离线模型。 资源和信息： 开源协议：采用MIT许可证。...其技术路线整合.NET社区的音频相关开源库，例如NAudio 和其他的预训练模型库，未来或成为 .NET 生态中轻量级实时语音处理的重要工具。
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