Notas de la versión
En esta página se registran las actualizaciones de Windows ML en las compilaciones más recientes de Windows SDK y paquete NuGet.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.9
- Descargar NuGet aquí.
- basado en ONNX Runtime 1.9.
- WinML: corrección de dependencia de DLL admite modelos de aprendizaje en Windows 8.1.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.8
- Descargar NuGet aquí.
- basado en ONNX Runtime 1.8.
- Nueva API WinML nativa,
SetIntraOpThreadSpinning
. Esta API se utiliza para alternar el comportamiento de spin de los subprocesos IntraOp. Cuando se habilita y cuando no hay ninguna carga de trabajo actual, los subprocesos de IntraOp seguirán girando durante algún tiempo adicional, ya que espera a que se complete el trabajo adicional. Esto puede dar lugar a un mejor rendimiento para la carga de trabajo actual, pero puede afectar al rendimiento de otras cargas de trabajo no relacionadas. Este botón de alternancia está habilitado de forma predeterminada.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.7
- Descargar NuGet aquí
- basado en ONNX Runtime 1.7
- Compatibilidad con .NET5: funcionará con proyecciones de .NET5 Standard 2.0.
- Los descriptores de imagen exponen las propiedades NominalPixelRange
- Compatibilidad nativa agregada para intervalos de píxeles adicionales [0..1] y [-1..1] en los modelos de imagen.
- Se agrega una nueva propiedad a la clase runtime ImageFeatureDescriptor para exponer la propiedad ImageNominalPixelRange en ImageFeatureDescriptor. Otras propiedades similares expuestas son BitmapPixelFormat y BitmapAlphaMode de la imagen.
- Correcciones de errores y mejoras de rendimiento.
- Se han agregado marcadores PIX de DirectML a Redist para habilitar el gráfico de generación de perfiles en el nivel de operador.
- Correcciones aplicadas para asegurarse de que el paquete se instala correctamente en proyectos de UWP de C# en Visual Studio.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.6
- Descargar NuGet aquí
- basado en onnx runtime 1.6
- Compatibilidad con aplicaciones UWP dirigidas a la implementación tanto en CPU como en GPU para Microsoft Store.
- WindowsAI Redist ahora incluye un paquete C-Runtime vinculado estáticamente para opciones de implementación adicionales.
- Mejoras de API secundarias: los usuarios ahora pueden enlazar Iterable como entradas y salidas, y pueden crear Tensor* a través de varios búferes.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.5
- Soporte para aplicaciones UWP destinadas a la implementación en Microsoft Store (solo CPU).
- Compatibilidad con aplicaciones de .NET y .NET Framework.
- Apoyo a los desarrolladores de Rust: ejemplo y documentación disponibles
- Nuevas APIs para un control adicional del rendimiento:
- IntraopNumThreads: Proporciona la capacidad de cambiar el número de subprocesos utilizados en el grupo de subprocesos para la ejecución intraoperador de los operadores de CPU a través de LearningModelSessionOptions.
- [SetNamedDimensionOverrides]((/native-apis/SetNamedDimensionOverrides.md): proporciona la capacidad de invalidar dimensiones de entrada con nombre en valores concretos a través de LearningModelSessionOptions para lograr un mejor rendimiento en tiempo de ejecución.
- Compatibilidad con denotaciones adicionales de tipo de imagen de formato ONNX: Gray8, normalizado [0..1] y normalizado [-1..1].
- Se ha reducido el tamaño del paquete separando los símbolos de depuración en un paquete de distribución independiente.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.4
- Descargar NuGet aquí
- basado en onnx runtime 1.4
- Compatibilidad con ONNX 1.6 y opset 11.
- Mejoras generales de facilidad de uso y rendimiento.
Paquete NuGet de Windows ML: versión 1.3
- Descargar NuGet aquí
- Construido sobre ONNX Runtime 1.3
- Corresponde a MachineLearningContract v3.
- Compatibilidad con ONNX 1.6 y opset 11.
- Ejecución de CPU admitida hasta Windows 8.1; La ejecución de GPU se admite hasta Windows 10 versión 1709.
- Las rutas de acceso probadas conocidas certificadas son Aplicaciones de escritorio que usan C++. Todavía no se admiten las aplicaciones de la tienda y el Kit de certificación de aplicaciones de Windows.
Compilación 19041 (Windows 10, versión 2004)
Compatibilidad con ONNX 1.4 y opset 9 (CPU y GPU)
Incorporaciones en la estructura de API:
- CloseModelOnSessionCreation: nuevo parámetro LearningModelSessionOptions para configurar la reducción de la memoria de trabajo.
Utillaje:
- Los convertidores de WinMLTools soportan nuevas versiones y conjuntos de operaciones de ONNX
- Optimizaciones para WinMLRunner que exponen nuevas métricas de rendimiento
Compilación 18362 (Windows 10, versión 1903)
Todas las características y actualizaciones de las versiones de prueba anteriores:
- Compatibilidad con ONNX 1.3
- Compatibilidad con la reducción del tamaño del modelo a través de la cuantificación de peso posterior al entrenamiento. Puede usar la versión más reciente de WinMLTools para empaquetar los pesos del modelo hasta int8.
- Eliminación de mlgen del SDK de Windows 10: use una de las siguientes extensiones de Visual Studio en su lugar:
- Visual Studio 2017: generador de código de Windows Machine Learning VS 2017
- Visual Studio 2019: Generador de Código de Windows Machine Learning
Compilación 18829
-
mlgen se ha quitado del SDK de Windows 10. En su lugar, instale una de las siguientes extensiones de Visual Studio en función de la versión:
- Visual Studio 2017: Generador de Código de Aprendizaje Automático de Windows VS 2017
- Visual Studio 2019: Generador de código de Windows Machine Learning
Compilación 18290
- Versión mínima admitida de ONNX = 1.2.2 (opset 7)
- Versión máxima admitida de ONNX = 1.3 (opset 8)
- Admite la reducción del tamaño del modelo a través de la cuantificación de peso posterior al entrenamiento. Puede usar la versión más reciente de WinMLTools para empaquetar los pesos de su modelo a int8.
Compilación 17763 (Windows 10, versión 1809)
- Primera versión oficial de Windows Machine Learning.
- Requiere ONNX v1.2.
- el espacio de nombres Windows.AI.MachineLearning.Preview es obsoleto en favor del espacio de nombres Windows.AI.MachineLearning.
Problemas conocidos
- En el caso de los modelos que contienen secuencias, MLGen genera un IList<Dictionary<clave, valor>> en lugar del IList<IDictionary<clave, valor>>, lo que da lugar a resultados vacíos. Para corregir este problema, simplemente reemplace el código generado automáticamente por IList<IDictionary<clavey valor>> adecuados.
Compilación 17723
- Requiere ONNX v1.2.
- Admite tipos de datos F16 con inferencias de modelo basadas en GPU para mejor rendimiento y una superficie de modelo reducida. Puede usar WinMLTools para convertir los modelos de FP32 a FP16.
- Permite que las aplicaciones de escritorio consuman Windows.AI.MachineLearning APIs con WinRT/C++.
Nota
Use los siguientes recursos para obtener ayuda con Windows ML:
- Para formular o responder preguntas técnicas sobre Windows ML, use la etiqueta windows-machine-learning en Stack Overflow.
- Para notificar un error, envíe un problema en nuestra GitHub.