问题标签 [windows-machine-learning]

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

我已按照此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？

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)

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。

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！