问题标签 [windows-machine-learning]

For questions regarding programming in ECMAScript (JavaScript/JS) and its various dialects/implementations (excluding ActionScript). Note JavaScript is NOT the same as Java! Please include all relevant tags on your question; e.g., [node.js], [jquery], [json], [reactjs], [angular], [ember.js], [vue.js], [typescript], [svelte], etc.

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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TensorFloatImageFeatureValue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TensorFloatto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

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windows-machine-learning - 如何为具有未知组件的形状创建 TensorFloat?

我已按照示例将输入和输出绑定到 ONNX 模型。

但是我自己的模型有一个包含未知组件的输入:

如何为这样的形状创建 TensorFloat 并绑定它?

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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)

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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。

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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!