.NET 是一個跨平臺，全場景應用的開源技術。 你有在用 .NET 做機器學習/深度學習的應用嗎？如果從框架角度， ML.NET / Tensorflow.NET / 不斷在進步的 TorchSharp 通過幾年的發(fā)展已經(jīng)開始穩(wěn)定，但如果在一些大型項目上，特別現(xiàn)在與云端環(huán)境的對接上都是非常重要的，畢竟云端可以幫助機器學習每一步的流程進行優(yōu)化，從數(shù)據(jù)管理，到訓練，再到測試，以及部署都是非常重要的。
Azure ML 是非常優(yōu)秀的機器學習/深度學習平臺，涵蓋整個機器學習/深度學習的所有流程。那這個時候有人會問 Azure ML 能跑傳統(tǒng)的機器學習/深度學習項目都是基于 Python，但能否可以跑 .NET 的機器學習呢？是否可以讓 .NET 的機器學習項目和云端結合在一起。今天我就來給大家展示一下，我是如何使用 .NET 結合 Azure ML 跑圖像分類的。
準備工作
從 Azure Portal 上構建一個 Azure 機器學習服務環(huán)境，因為你需要用 GPU，所以區(qū)域記得選擇 “West US2”
?創(chuàng)建成功后，你可以進入相關資源組，并記錄下剛才創(chuàng)建的 Resource Group 和 Azure ML Service Name
你可以通過點擊 Studio Web URL 進入 Azure Machine Learning Studio
一. 從數(shù)據(jù)采集與整理開始
這個與編程語言無關的內容，但是也是非常重要的內容，數(shù)據(jù)是最重要的部分。通過 Azure ML 你可以對數(shù)據(jù)進行管理，這就包括數(shù)據(jù)存儲，版本管理，以及數(shù)據(jù)特征提取等工作。我們可以從 Azure ML 門戶的數(shù)據(jù)選項上，進行不同數(shù)據(jù)的管理。
1. 選擇左菜單欄的 Assets ，選擇 Data，選擇 Data assets 進行添加
?
?2. 創(chuàng)建數(shù)據(jù)，給名字和對應的格式，這里的數(shù)據(jù)你可以通過該鏈接 https://github.com/kinfey/HandsOnLab/tree/main/MLNetLab/tfnetcode/TF_DEEP_WIN_GPU_LearnDemo/image/flower_photos 進行下載
3. 從本地上傳數(shù)據(jù)
文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-450480.html
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到了這里，關于在 Azure ML 上用 .NET 跑機器學習的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
