我正在尝试调整本教程以使用我自己的神经网络和图像。我可以在我的CPU上做到这一点，但我不能用不变的教程或我对它的改编来做的是使用我的GPU。根据系统信息，我有一个"；NVIDIA Quadro P2200"；，并不是说我需要尽我所能在任何地方具体说明这一点。相反，我似乎只需要更换：
LearningModelDeviceKind deviceKind = LearningModelDeviceKind::Default;
带有：
LearningModelDeviceKind deviceKind = LearningModelDeviceKind::DirectX;
当我这样做时，我在中得到一个异常
auto results = session.Evaluate(binding, L"RunId");
在构造第二个参数后，它会下降为：
template <typename D> WINRT_IMPL_AUTO(Windows::AI::MachineLearning::LearningModelEvaluationResult) consume_Windows_AI_MachineLearning_ILearningModelSession<D>::Evaluate(Windows::AI::MachineLearning::LearningModelBinding const& bindings, param::hstring const& correlationId) const
{
void* result{};
check_hresult(WINRT_IMPL_SHIM(Windows::AI::MachineLearning::ILearningModelSession)->Evaluate(*(void**)(&bindings), *(void**)(&correlationId), &result));
return Windows::AI::MachineLearning::LearningModelEvaluationResult{ result, take_ownership_from_abi };
}
一旦进入check_hresult(...)行，就立即抛出winrt::hresult_error。我认为这意味着bindings在某种程度上无效。。。但(a(我对此不确定，(b(我不知道该怎么做才能使其有效。帮助
编辑：我现在可以让MS样本工作，但不是我的适应。当我使用Netron查看MS sample.onx文件时，输入和输出节点的名称合理，报告的张量大小也合理。在我尝试使用的模型上；输出节点都具有"：0"；作为其名称的最后部分，并且张量大小具有一个"1"；未知"；大小，例如输入大小被报告为"0"；unk_123 x 3 x 224 x 224"；。这两者中的任何一个都会造成不兼容吗？网络是提供给我的，所以我想了解在要求之前是否需要更改…
一切都按预期进行。在尝试调整WindowsML代码以适应我的需求时，我曾多次失误，我强烈建议：
- 仔细检查所有内容-使用调试器来证明变量包含您认为它们在设置的每一步所做的事情
例如，为了响应EDIT部分，复制/粘贴/编辑了问题代码，该代码在需要1 x 10时将输出形状从1 x 1000 x 1 x 1(粘贴(更改为1 x 10 x 1 x(编辑(。这是根据我自己的建议检测到的：-(
我可以确认设置deviceKind = LearningModelDeviceKind::DirectX是调用GPU的原因，但这样做可能不会显著提高速度