ML.NET是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架(Windows,Linux,macOS)。使用ML.NET,开发人员可以利用他们现有的工具和技能组,通过为情感分析,推荐,图像分类等常见场景创建自定义机器学习模型,将自定义AI开发并注入其应用程序。
今天我们宣布推出ML.NET 1.0 RC(Release Candidate)(1.0.0-preview版本
),这是在2019年第二季度发布最终ML.NET 1.0 RTM 之前的最后预览版本。
很快,我们将结束2018年5月开源的伟大旅程中首个主要里程碑,当时将ML.NET v0.1作为开源发布。从那时起,我们一直坚持月发布共计12个预览版本,如下面的路线图所示:
在此版本(ML.NET 1.0 RC)中,我们最初总结了我们的主要API更改。对于下一个开发周期,我们专注于改进文档和样本,并在需要时解决主要的关键问题。
目标是避免向前发展任何新的突破性变化。
ML.NET 1.0 RC的更新范围
-
ML.NET包的稳定版与预览版的分离:标题ML.NET 1.0,ML.NET中的大部分功能(约95%)将作为稳定版本发布(版本1.0)。
您可以在此处查看“稳定”包和类的参考列表。
但是,有一些功能区域在发布ML.NET 1.0时仍然不会处于RTM状态。仍保留为预览的这些功能被归类为具有该版本的预览包
0.12.0-preview
。ML.NET 1.0发布后将继续处于预览状态的主要包是以下(
0.12 version packages
):- TensorFlow组件
- Onnx组件
- TimeSeries组件
- 推荐组件
您可以在此处查看“1.0之后”预览包和类(0.12.0-preview)的完整参考列表。
IDataView迁移到Microsoft.ML命名空间:此版本中的一个变化是我们已根据收到的反馈将IDataView移回Microsoft.ML命名空间。
-
TensorFlow支持修复: TensorFlow是一个开源机器学习框架,用于深度学习场景(如计算机视觉和自然语言处理)。ML.NET支持使用TensorFlow模型,但在ML.NET版本0.11中,已经为1.0 RC版本修复了一些问题。
您可以在此处查看运行TensorFlow模型的ML.NET代码示例。
ML.NET 1.0 RC发行说明:您可以在此处查看1.0 RC的其他发行说明。
突破ML.NET 1.0 Release Candidate的变化
为方便起见,如果要将代码从ML.NET v0.11 移动到v0.12,可以查看影响我们样本的重大更改列表。
计划在生产环境使用?
如果您在应用程序中使用ML.NET并希望投入生产,您可以与ML.NET团队的工程师交谈:
- 在您的应用程序中成功实现ML.NET的帮助。
- 提供有关ML.NET的反馈。
- 演示您的应用程序,并可能在ML.NET主页,.NET博客或其他Microsoft频道上展示它。
如果您希望ML.NET团队的成员与您联系,请填写此表并在最后留下您的联系信息。
在ML.NET 1.0发布之前做好准备!
如前所述,ML.NET 1.0几乎就在这里!您可以通过研究以下资源在发布之前做好准备:
在这里开始使用ML.NET。
接下来,进一步探索其他一些资源:
- Microsoft Docs ML.NET指南中的教程和资源
- 在machinelearning -samples GitHub repo上使用ML.NET的示例应用程序
- 这里介绍了用于理解新API的重要ML.NET概念
- 可以在此处找到“如何”指南,其中显示了如何将这些API用于各种场景
我们将通过提交有关ML.NET GitHub仓库中的任何建议或增强功能的问题来感谢您的反馈,以帮助我们塑造ML.NET并使.NET成为机器学习的理想平台。
ML.NET让我们的机器学习快乐编码!