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Classificação de imagem com PyTorch e Windows ML

Observação

Para maior funcionalidade, o PyTorch também pode ser usado com DirectML no Windows.

Imagem de cabeçalho para PyTorch

Este tutorial mostrará como treinar um modelo de rede neural de classificação de imagem usando o PyTorch, exportar o modelo para o formato ONNX e implantá-lo em um aplicativo de Aprendizado de Máquina do Windows em execução local em seu dispositivo Windows.

São necessários conhecimentos básicos em linguagens de programação Python e C#. Experiência prévia em aprendizado de máquina é preferível, mas não necessária.

Se você quiser passar diretamente para a instalação, consulte Instalar o PyTorch.

Se você já configurou o PyTorch, inicie o processo de traning do modelo obtendo os dados.

Quando estiver pronto para usar os dados, você pode começar a treinar seu modelo e, em seguida, convertê-lo para o formato ONNX.

Se você tiver um modelo ONNX e quiser aprender a criar um aplicativo WinML do zero, navegue até implantar seu modelo.

Observação

Se desejar, você pode clonar o repositório de exemplos do Windows Machine Learning e executar o código concluído para este tutorial. Você pode encontrar a solução de treinamento PyTorch aqui, ou o aplicativo Windows ML concluído aqui. Se você estiver usando o arquivo PyTorch, certifique-se de configurar o interpretador PyTorch relevante antes de executá-lo.

Cenário

Neste tutorial, criaremos um aplicativo de classificação de imagem de aprendizado de máquina que pode ser executado em qualquer dispositivo Windows. O modelo será treinado para reconhecer tipos de padrões e classificará 10 rótulos de imagens do conjunto de treinamento escolhido. 

Pré-requisitos para PyTorch - treinamento modelo:

PyTorch é suportado nas seguintes distribuições do Windows:

  • Windows 7 e superior. Windows 10 ou superior recomendado.
  • Windows Server 2008 r2 e versões posteriores

Para usar o Pytorch no Windows, você deve ter o Python 3.x instalado. Python 2.x não é suportado.

Pré-requisitos para a implantação do aplicativo Windows ML

Para criar e implantar um aplicativo WinML, você precisará do seguinte:

  • Windows 10 versão 1809 (compilação 17763) ou superior. Você pode verificar o número da versão da compilação executando winver através do comando (Windows logo key + R)Executar.
  • SDK do Windows para compilação 17763 ou superior. Você pode obter o SDK aqui.
  • Visual Studio 2017 versão 15.7 ou posterior. Recomendamos o uso do Visual Studio 2019, e algumas capturas de tela neste tutorial podem ser diferentes se você usar o VS2017. Você pode obter o Visual Studio aqui.
  • Extensão do Visual Studio do Windows ML Code Generator (mlgen). Download para VS 2019 ou VS 2017.
  • Também terá de ativar o Modo de Programador no seu PC

Observação

As APIs de ML do Windows são incorporadas nas versões mais recentes do Windows 10 (1809 ou superior) e do Windows Server 2019. Se sua plataforma de destino for versões mais antigas do Windows, você poderá portar seu aplicativo WinML para o pacote NuGet redistribuível (Windows 8.1 ou superior).

Próximas Etapas

Começaremos instalando o PyTorch e configurando nosso ambiente

Importante

PyTorch, o logótipo PyTorch e quaisquer marcas relacionadas são marcas comerciais da Facebook, Inc.

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