Często zadawane pytania (często zadawane pytania)

Najprostszym sposobem sprawdzenia, czy model zostanie uruchomiony z usługą Windows ML, jest użycie narzędzia WinML Model Runner. Alternatywnie możesz sprawdzić wersje ONNX i kompilacje systemu Windows, aby uzyskać więcej informacji na temat wszystkich obsługiwanych wersji ONNX dla danej wersji systemu Windows.

Możesz użyć WinMLTools do konwertowania modeli kilku różnych formatów, takich jak Apple CoreML i scikit-learn, na ONNX.

Niektóre operatory w natywnej strukturze szkoleniowej mogą nie być obecnie obsługiwane przez wersję ONNX. Najpierw zalecamy sprawdzenie obsługiwanych wersji ONNX dla docelowej kompilacji systemu Windowsi spróbuj przekonwertować model na maksymalną obsługiwaną wersję. Nowsze wersje ONNX obejmują obsługę większego zestawu operatorów w porównaniu z poprzednimi wersjami.

Jeśli nadal występują problemy, zalecamy współpracę z zespołem ds. nauki o danych, aby spróbować uniknąć nieobsługiwanych operatorów. Jedną z zalecanych metod jest zmiana architektury modelu w strukturze źródłowej i próba przekonwertowania/wyeksportowania modelu do docelowej wersji ONNX. Pamiętaj, że nie musisz jeszcze ponownie trenować modelu — możesz spróbować przekonwertować architekturę i, jeśli to się powiedzie, możesz przejść do pełnego ponownego trenowania modelu.

Istnieje kilka powodów, dla których może wystąpić problem z ładowaniem modelu, ale jednym z najczęstszych z nich podczas tworzenia aplikacji na platformie UWP jest spowodowane ograniczeniami dostępu do plików. Domyślnie aplikacje platformy UWP mogą uzyskiwać dostęp tylko do niektórych części systemu plików i wymagać uprawnień użytkownika lub dodatkowych możliwości w celu uzyskania dostępu do innych lokalizacji. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz Uprawnienia dostępu do plików.

Zawsze zalecamy pobranie i zainstalowanie najnowszej wersji pakietu winmltools. Dzięki temu można tworzyć modele ONNX przeznaczone dla najnowszych wersji systemu Windows.

Tak, możesz, ale musisz upewnić się, że zainstalowano poprawną wersję onnxmltools, aby docelowa wersja ONNX w wersji 1.2.2, która jest minimalną wersją ONNX obsługiwaną przez usługę Windows ML. Jeśli nie masz pewności, która wersja ma zostać zainstalowana, zalecamy zainstalowanie najnowszej wersji winmltools. Dzięki temu będziesz mieć pewność, że będzie można kierować do wersji ONNX obsługiwanej przez system Windows.

Minimalna zalecana wersja programu Visual Studio z obsługą mlgen to 15.8.7. W systemie Windows 10 w wersji 1903 lub nowszej mlgen nie jest już uwzględniona w zestawie SDK, dlatego należy pobrać i zainstalować rozszerzenie. Istnieje jeden dla programu Visual Studio 2017 i jeden dla programu Visual Studio 2019.

Dwa najczęstsze błędy podczas próby wykonania narzędzia mlgen to:

• brak wymaganego atrybutu "consumed_inputs": jeśli wystąpi ten komunikat o błędzie, najprawdopodobniej próbujesz uruchomić model ONNX w wersji 1.2 z wersją zestawu Windows 10 SDK starszej niż 17763; Zalecamy sprawdzenie wersji zestawu SDK i zaktualizowanie jej do wersji 17763 lub nowszej.
• Typ błędu: Typ (map(string,tensor(float))) danych wyjściowych arg (utrata) węzła (ZipMap) nie jest zgodny z oczekiwanym typem...: Jeśli wystąpi ten błąd, najprawdopodobniej model ONNX jest starszą wersją niż ta zaakceptowana przez WinML, począwszy od kompilacji 17763. Zalecamy zaktualizowanie pakietu konwertera do najnowszej dostępnej wersji i przywrócenie modelu do wersji 1.2 ONNX.

Jeśli nie określisz urządzenia do uruchomienia przy użyciu LearningModelDeviceKindlub jeśli używasz LearningModelDeviceKind.Default, system zdecyduje, które urządzenie oceni model. Jest to zwykle procesor CPU. Aby uruchomić winML na procesorze GPU, określ jedną z następujących wartości podczas tworzenia LearningModelDevice:

• LearningModelDeviceKind.DirectX
• LearningModelDeviceKind.DirectXHighPerformance
• LearningModelDeviceKind.DirectXMinPower