快速開始使用Direct ML訓練和部署機器學習模型

目錄：

1. 導言
2. 什麼是Direct ML？
3. Direct ML平台的優點
4. 在Windows和WSL 2中使用Direct ML
5. 如何開始訓練自己的模型
6. Direct ML加速推論
7. Direct ML與Windows AI平台的整合
8. 使用TensorFlow Direct ML進行訓練
9. 使用PyTorch Direct ML進行訓練
10. 使用Windows ML進行推論
11. 小結

導言

大家好，我是Adele，是Microsoft Windows AI平台團隊的程式經理。今天我將為大家介紹如何在Windows上使用Direct ML作為硬體加速的AI訓練後端，和如何在Windows子系統WSL 2上運行TensorFlow和PyTorch。

在本視頻結束時，你將對Direct ML的優點有一個概述，並且知道如何開始訓練自己的模型。我還將談論如何使用Direct ML在任何Windows設備上加速推論。在整個視頻中，我將分享許多資源，以便您可以跟隨並與Direct ML團隊保持聯繫。我提到的所有資源都在下面的視頻描述中鏈接，所以首先讓我們開始一個關於Direct ML的概述。

什麼是Direct ML？

Direct ML是一個位於Windows內建技術堆疊中的低階API，它使用DirectX指令提供運算單元級別的控制，並且可以安排和管理資源和內存分配的生命週期。Direct ML依賴於計算驅動程式模型，它是一個通用的抽象層，用於提供對我們不同硬體設備和供應商的一致和可靠執行。這種一致的執行對於Windows支援的許多不同的GPU和硬體配置非常重要。使用Windows AI平台，你只需要編寫一次程式碼，它將在整個Windows設備的範圍內始終如一並可靠地運行。

Direct ML平台的優點

Direct ML對於AI模型訓練有以下幾個優點：

1. 支援在WSL 2和Windows上訓練：Direct ML可在Windows和WSL 2上運行，因此您可以選擇最適合您的環境。

2. 與多種框架的兼容性：Direct ML作為Onyx運行時的后端，與TensorFlow和PyTorch等框架兼容。內建優化可提供優異的效能。

3. 節省硬體資源：Direct ML的節點大小相對較小，這意味著應用程式佔用的硬體資源較少。

4. 簡單安裝流程：使用pip install指令即可輕鬆安裝Direct ML。

5. 具備記憶體分配和執行隊列功能：Direct ML后端負責記憶體分配和執行隊列，以加速性能。

了解了Direct ML的優點後，現在讓我們看看如何開始訓練自己的模型。

如何開始訓練自己的模型

在這一部分，我將介紹如何使用Direct ML進行TensorFlow和PyTorch的訓練。以下是一個示範視頻教程，展示了如何使用Direct ML訓練一個視覺轉換模型。

（視頻教程中的示範）

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