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在 Windows 应用中部署 PyTorch 数据分析模型

花匠小妙招
2024-11-14 12:56

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使用 Windows ML API 在 Windows 应用中部署数据分析模型

项目2023/07/11

本文内容

关于示例应用程序创建 Windows ML 桌面 (C#) 应用创建机器学习代码绑定并评估模型启动应用程序

在本教程的上一部分中，你已了解如何构建并以 ONNX 格式导出模型。接下来，我们将介绍如何将导出的模型嵌入到 Windows 应用程序中，并通过调用 Windows ML API 在设备的本地运行该模型。

完成此部分后，你将拥有一个可工作的数据分析应用。

关于示例应用程序

在本教程的该步骤中，你将创建一个可分析鸢尾花表格数据的应用。通过该应用，你可添加具有所需输入信息的 Excel 文件，或者手动填写输入参数 - 鸢尾花花瓣的长度和宽度（以厘米为单位）。这些特征将由你在上一部分构建和训练过的本地存储的神经网络 ONNX 模型进行处理。根据模型输出，应用将显示正确的鸢尾花类型。

在本部分中，我们将指导你完成该过程。

备注

如果选择使用预定义的代码示例，可以克隆解决方案文件。克隆存储库，导航到此示例，然后使用 Visual Studio 打开 Iris Data Analysis.csproj 文件。跳到此页面的“启动应用程序”部分以查看它的使用情况。

下面，我们将指导你如何创建应用并添加 Windows ML 代码。

创建 Windows ML 桌面 (C#) 应用

若要创建可以工作的 Windows ML 应用，需要执行以下操作：

加载机器学习模型。绑定模型的输入和输出。评估模型并显示有意义的结果。

还需要创建一个基本 UI，以提供更好的用户体验。

在 Visual Studio 中打开新项目

现在就开始吧。打开 Visual Studio 并选择 Create a new project。

Create new Visual Studio project

在搜索栏中，选择 C# 作为语言，选择 Windows 作为目标平台，选择 Dektop 作为项目类型。选择 NUnit Test Project (.NET Core) 作为项目类型，并选择 next 来打开项目的配置窗口。

Create new NUnit Test Project app

在配置窗口中执行以下操作：为项目命名。在此处，我们将它称为“鸢尾花数据分析”。选择项目的位置。如果使用的是 VS 2019，请确保选中 Create directory for solution。如果使用的是 VS2017，请确保未勾选 Place solution and project in the same directory。

按 create 创建项目。可能会弹出最低目标版本窗口。请确保将最低版本设置为“Windows 10 版本 1809 (10.0；内部版本 17763)”或更高版本。

创建项目后，导航到项目文件夹，打开资产文件夹 [….DataClassifierAssets]，然后将 Network.onnx 文件复制到该位置。

探索项目解决方案

让我们探索项目解决方案。

Visual Studio 在解决方案资源管理器中自动创建了几个 cs 代码文件。 MainPage.xaml 包含 GUI 的 XAML 代码，MainPage.xaml.cs 包含应用程序代码。如果之前已创建 UWP 应用，你应该对这些文件非常熟悉。

虽然我们在“资产”文件夹中添加了 Network.onnx，但需要将其适当地添加到此项目。

在解决方案资源管理器中右键单击“资产”文件夹，然后选择 Add > Existing Item。导航到 Iris Data Analysis [….Iris Data Analysis Assets] 中的“资产”文件夹，找到之前复制到该文件夹中的 Network.onnx model，然后选择 Add。若要确保在编译应用程序时生成模型，请右键单击 Network.onnx 文件，然后选择 Properties。将 Build Action 设置为 Content。

还需要创建一个新的 cs-code 类文件来保存额外的一些机器学习代码，这包含将调用 Windows ML API 的类和方法。

在 Visual Studio 中右键单击解决方案名称，然后选择 add 和 new item。在打开的窗口中，选择 Class，然后为其指定一个名称 - 此处使用 IrisModel.cs。你的项目下将出现一个新的类文件。

Add a new class file to your VS project 。

创建机器学习代码

在此步骤中，我们将创建要调用 Windows 机器学习 API 的所有类和方法。这样你可将 ONNX 机器学习模型加载和绑定到项目中并对其进行评估。

双击 IrisModel.cs 文件。

将 using 语句替换为以下内容，以访问所需的全部 API。

using System; using System.Linq; using System.Threading.Tasks; using Windows.AI.MachineLearning; using Windows.Storage;

将机器学习类初始化

我们将需要将多个类添加到 IrisModel.cs，来帮助你与 Windows 机器学习 API 进行交互。

我们将使用 LearningModel 类来访问经过训练的机器学习模型。此类是 Windows.AI.MachineLearning 命名空间的一部分，它表示经过训练的机器学习模型。实例化后，LearningModel 是用于与 Windows ML API 交互的主要对象。

若要评估学习模型，必须创建评估会话。为此，请使用 LearningModelSession 类。此类用于评估机器学习模型，并将该模型绑定到一个设备上，然后运行和评估该模型。使用此 API 创建会话时，还可选择一台设备来执行模型（默认为 CPU）。

此外，还需要指定机器学习模型的输出的标签。稍后可将这些标签连接到模型的预测输出。

将以下代码复制到 IrisModel.cs 文件。

class IrisModel { private LearningModel _learning_model; private LearningModelSession _session; private String[] _labels = { "Iris-setosa", "Iris-versicolor", "Iris-virginica"};

加载模型

接下来，需要加载机器学习模型并创建一个会话，你将在该会话中处理刚才定义的类。若要加载模型，需使用 LearningModel 类的多个静态方法。在本例中，我们将使用 LoadFromStorageFileAsync，它可用于从 ISorageFile 异步加载 ONNX 模型。

将以下代码复制到 IrisModel.cs 文件。

public async Task Initialize() { // Load and create the model and session var modelFile = await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets//Network.onnx")); _learning_model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile); _session = new LearningModelSession(_learning_model); }

定义模型输入张量

现在，我们将根据你的模型要求定义正确的输入。你在上一部分生成的网络模型具有 4 个输入值。每个输入值表示 4 种鸢尾花特征的可能大小，这些特征是花萼长度（厘米）、花萼宽度（厘米）、花瓣长度（厘米）、花瓣宽度（厘米）。根据此输入，模型将返回最符合这些参数的鸢尾花类型。需要将输入值的大小限制为有效逻辑值 - 在本教程中，我们将使用以下值：

花萼长度 - 1-100 厘米花萼宽度 - 1-8 厘米花瓣长度 - 0.5-10 厘米花瓣宽度 - 0.1-5 厘米将以下代码复制到 IrisModel.cs 文件。

private float _sepal_length = 1.0f; public float Sepal_Length { get { return _sepal_length; } set { // validate range [1,10] if (value >= 1 && value <= 10) { _sepal_length = value; } } } private float _sepal_width = 1.0f; public float Sepal_Width { get { return _sepal_width; } set { // validate range [1, 8] if (value >= 1 && value <= 8) { _sepal_width = value; } } } private float _petal_length = 0.5f; public float Petal_Length { get { return _petal_length; } set { // validate range [0.5, 10] if (value >= 0.5 && value <= 10) { _petal_length = value; } } } private float _petal_width = 0.1f; public float Petal_Width { get { return _petal_width; } set { // validate range [0.1, 5] if (value >= 0.1 && value <= 5) { _petal_width = value; } } }

Windows ML API 接受 ONNX 模型支持的 4 个描述性类的输入值，这些类是张量、序列、地图和图像。在本例中，模型需要一个形状为 float32[batch_size,4] 的 32 位张量浮点对象。由于批大小是 1，因此输入张量形状是 [1x4]。

若要创建张量输入，请使用 TensorFloat 类。

TensorFloat 类是 Windows.AI.MachineLearning 命名空间的一部分，它用于定义 32 位浮点张量对象（即 32 位浮点值的张量）。此类包含几种用于生成张量的有用方法。在本例中，你将使用 CreateFromArray 方法生成一个大小恰好是模型所需大小的张量输入。我们将在评估方法中添加此调用。

绑定并评估模型

现在你已定义了模型输入张量，还将经过训练的模型和会话实例化，接下来可创建一个方法来绑定和评估经过训练的机器学习模型。

此方法是机器学习应用的关键部分。它包括输入值的张量化和模型输入的绑定。稍后，你将在应用程序中使用此模型来评估你的模型。

若要绑定输入和输出，请使用 LearningModelBinding 类。机器学习模型具有输入和输出特征，用于将信息传入和传出模型。请注意，Windows ML API 必须支持必需的功能。在 LearningModelSession 上应用 LearningModelBinding 类以将值绑定到已命名的输入和输出特征。

LearningModelBinding 类具有多个预定义的方法，你可使用它们将值绑定到这些命名特征。在这里，你将使用 Bind 方法将值绑定到模型。

若要评估模型并从其接收结果，请从 LearningModelSession 调用相关的预定义评估方法。在本例中，是 Evaluate 方法。此方法将提供你需要的功能，使用 LearningModelBinding 类提供的特征值评估机器学习模型。

提取并显示结果

模型以张量浮点输出的形式返回张量格式的预测值。现在需要提取模型输出并显示正确的结果。为此，需要对预测的输出运行 GetAsVectorView() 函数，将张量格式转换为矢量。

模型会返回 3 个概率值，每个值表示一种特定的鸢尾花类型。需要返回概率最高的标签。

将以下代码复制到 IrisModel.cs 文件。

internal String Evaluate() { // input tensor shape is [1x4] long[] shape = new long[2]; shape[0] = 1; shape[1] = 4; // set up the input tensor float[] input_data = new float[4]; input_data[0] = _sepal_length; input_data[1] = _sepal_width; input_data[2] = _petal_length; input_data[3] = _petal_width; TensorFloat tensor_float = TensorFloat.CreateFromArray(shape, input_data); // bind the tensor to "input" var binding = new LearningModelBinding(_session); binding.Bind("input", tensor_float); // evaluate var results = _session.Evaluate(binding, ""); // get the results TensorFloat prediction = (TensorFloat)results.Outputs.First().Value; var prediction_data = prediction.GetAsVectorView(); // find the highest predicted value int max_index = 0; float max_value = 0; for (int i = 0; i < prediction_data.Count; i++) { var val = prediction_data.ElementAt(i); if (val > max_value) { max_value = val; max_index = i; } } // return the label corresponding to the highest predicted value return _labels.ElementAt(max_index); }

你现在已完成代码的机器学习部分。接下来可轻松地将模型与 Windows 应用程序集成。在本教程的最后一个部分，我们提供了一个基本的 Windows GUI 和控制代码，便于使用你已创建的方法测试模型。

创建应用程序 GUI

若要为应用创建 GUI 应用代码，请双击 MainPage.xaml 代码文件，并打开 GUI 的预定义模板。

将以下代码复制粘贴到 “Background="{ThemeResource ApplicationPageBackgroundThemeBrush}" " Height="939"> 行下的 MainPage.xaml 中。

创建应用程序控件

应用程序控制代码 MainPage.xaml.cs 包含用于运行应用的主要方法，还包含运行模型和执行输出的几个步骤：

将之前在本教程中创建的 IrisModel 类的新对象进行实例化。对模型调用在上一部分中生成的 Evaluate() 方法。此方法将应用 4 次，对每个输入参数（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度）应用一次。

应用将根据机器学习预测算法显示结果。

若要创建应用程序控制代码，请双击 MainPage.xaml.cs 代码文件并添加以下代码。

using Windows.UI.Xaml.Controls; using Windows.UI.Xaml.Controls.Primitives; // The Blank Page item template is documented at https://go.microsoft.com/fwlink/?LinkId=402352&clcid=0x409 namespace Iris_Data_Analysis { /// <summary> /// An empty page that can be used on its own or navigated to within a Frame. /// </summary> public sealed partial class MainPage : Page { private IrisModel _iris_model; public MainPage() { this.InitializeComponent(); _iris_model = new IrisModel(); #pragma warning disable CS4014 // Because this call is not awaited, execution of the current method continues before the call is completed _iris_model.Initialize(); #pragma warning restore CS4014 // Because this call is not awaited, execution of the current method continues before the call is completed } private void sepal_length_input_ValueChanged(object sender, RangeBaseValueChangedEventArgs e) { if (_iris_model != null) { _iris_model.Sepal_Length = (float)sepal_length_input.Value / 10.0f; model_output.Text = _iris_model.Evaluate(); } } private void sepal_width_input_ValueChanged(object sender, RangeBaseValueChangedEventArgs e) { if (_iris_model != null) { _iris_model.Sepal_Width = (float)sepal_width_input.Value / 10.0f; model_output.Text = _iris_model.Evaluate(); } } private void petal_length_input_ValueChanged(object sender, RangeBaseValueChangedEventArgs e) { if (_iris_model != null) { _iris_model.Petal_Length = (float)petal_length_input.Value / 10.0f; model_output.Text = _iris_model.Evaluate(); } } private void petal_width_input_ValueChanged(object sender, RangeBaseValueChangedEventArgs e) { if (_iris_model != null) { _iris_model.Petal_Width = (float)petal_width_input.Value / 10.0f; model_output.Text = _iris_model.Evaluate(); } } } }

启动应用程序

现在你可启动应用程序并查看结果了。

启用开发人员模式并从 Visual Studio 测试应用程序。确保顶部工具栏中的下拉菜单设置为 Debug。将解决方案平台更改为 x64（如果设备是 64 位的）或 x86（如果设备是 32 位的）以在你的本地计算机上运行该项目。

应用 GUI 包含 4 个滑块，用于更改所需参数的输入。输入中的任何更改都将根据预测算法生成一个新的输出。输出显示在输入滑块的下方。

可以看到，假设花萼长度是 40 毫米、花萼宽度是 50、花瓣长度是 75，而花瓣宽度是 15，则应用生成 Iris-versicolor 类型的输入！

Successful classification in your app

总结

你刚刚完成了首个 Windows 机器学习应用从模型创建到成功执行的过程。

其他资源

若要详细了解本教程中所述的主题，请访问以下资源:

Windows ML 工具：了解更多工具，例如 Windows ML 仪表板、WinMLRunner 和 mglen Windows ML 代码生成器。 ONNX 模型：详细了解 ONNX 格式。 Windows ML 性能和内存：详细了解如何使用 Windows ML 管理应用性能。 Windows 机器学习 API 参考：详细了解 Windows ML API 的三个方面。

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