ONNX Runtime是由微软公司开发和维护的深度学习推理框架。是一个跨平台的机器学习模型加速器，具有灵活的接口，可以集成硬件特定的库。ONNX Runtime 可以与 PyTorch、Tensorflow/Keras、TFLite、scikit-learn 和其他框架中的模型一起使用。

在此模块中，你已了解卷积神经网络如何工作以及它们如何捕获二维图像中的模式。事实上，CNN 还可用于发现一维信号（如声波或时序）和多维结构（例如视频中的事件，其中某些模式在一些帧中重复）中的模式。此外，CNN 是用于解决更复杂的计算机视觉任务（如映像生成）的简单构建基块。生成对抗性网络可用于生成给定数据集中类似的映像，例如，可用于生成计算机生成的图画。同样，CNN 用于对象检测、实例分段等。我们还用

初次编辑：2024/3/2；最后编辑：2024/3/3本教程第一篇：介绍pytorch基础和张量操作本教程第二篇：介绍了数据集与归一化本教程第三篇：介绍构建模型层的基本操作。本教程第四篇：介绍自动微分相关知识，即本博客内容。

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在本专题中，我们介绍了使用神经网络构建机器学习模型的关键概念，并使用PyTorch实现了这些概念。我们构建了一个图像识别模型，可以对图像进行分类，例如：T恤/上衣、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包包和短靴。如何在CPU和GPU上使用张量如何管理、缩放和规范化数据集如何使用神经网络构建模型如何优化模型如何优化模型推理。

介绍Kubeflow的架构

开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/本博客旨在探讨处理自然语言文本的不同神经网络架构。近年来，自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)经历了快速发

在本专题中，我们介绍了使用神经网络构建机器学习模型的关键概念，并使用PyTorch实现了这些概念。我们构建了一个图像识别模型，可以对图像进行分类，例如：T恤/上衣、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包包和短靴。如何在CPU和GPU上使用张量如何管理、缩放和规范化数据集如何使用神经网络构建模型如何优化模型如何优化模型推理。

开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/本博客旨在探讨处理自然语言文本的不同神经网络架构。近年来，自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)经历了快速发

本教程第一篇：介绍ONNX Runtime(ORT)的基本概念。本教程第二篇：是一个快速指南，包括安装ONNX Runtime；安装ONNX进行模型输出；Pytorch, TensorFlow和SciKit的快速开始例子本教程第三篇：CUDA Execution Provider本教程第四篇：上一篇介绍CUDA EP，本教程介绍EP的相关概念，包括相关的架构。通过上面的介绍，可以得知模型可以运行在