问题标签 [windows-machine-learning]
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windows-machine-learning - Tensorfloat 和 ImageFeatureValue 的区别
当使用 Windows-Machine-Learning 库时,onnx 模型的输入和输出通常是要么TensorFloat
或ImageFeatureValue
格式。
我的问题:这些有什么区别?似乎我能够model.cs
在 onnx 导入(用于身体姿势检测)之后将自动创建的文件中的输入形式从TensorFloat
to更改为ImageFeatureValue
并且代码仍然运行。这使得使用视频帧变得更容易,因为我可以通过ImageFeatureValue.CreateFromVideoFrame(frame)
. 是否有原因导致这可能导致问题?当使用视频帧作为输入时,它们之间有什么区别,我从文档中看不到它?或者,如果输入是视频帧,为什么 model.cs 脚本首先创建一个TensorFloat
而不是一个?ImageFeatureValue
windows-machine-learning - WinML does not able to run model with GPU
WinML LearningModelSession.Evaluate( ) method throws exception with "Unspecified error" message. Is there a way to get more specific information about the error? error msg
I'm trying to evaluate a network with 5 dimensions in a GPU with DirectxHighPerformance devicekind setting. (it works completely fine with a 2D network with 4 parameters)
onnx - 输入张量无法重塑为请求的形状
WinRT 发起错误 - 0x80004005:“运行重塑节点时返回非零状态代码。名称:'conv5-2_Reshape' 状态消息:D:\a_work\1\s\onnxruntime\core\providers\cpu\tensor\reshape_helper.h:42 onnxruntime::ReshapeHelper::ReshapeHelper gsl::narrow_cast<int64_t>(input_shape .Size()) == 大小是错误的。输入张量无法重塑为请求的形状。输入形状:{128,1,128},请求形状:{1,128}'。</p>
非常感谢您的帮助。
windows - 新 LearningModelSession 中的 System.AccessViolationException(使用 GPU 模式)
每个人!
我正在尝试基于 Windows-Machine-Learning github 的 SnapCandy 示例制作推理应用程序。
我的 ONNX 模型文件在 pytorch 1.10 中导出。Onnx 格式:v4,opset v9
Windows 版本:Win10 21H2 (Build# 19044.1466)
显卡:NDVIA 2060(驱动版本:8.1.961.0,VRAM 6GB)
代码:m_inferenceDeviceSelected = _useGPU?LearningModelDeviceKind.DirectXHighPerformance:LearningModelDeviceKind.Cpu;m_session = new LearningModelSession(m_model, new LearningModelDevice(m_inferenceDeviceSelected));
如果 _useGPU 为真(Gpu 模式),则发生 System.AccessViolationException。
但如果 _useGPU 为 false(Cpu 模式),则推理良好。
我该如何解决这个异常?
提前致谢!