.NET 是一个跨平台，全场景应用的开源技术。你有在用 .NET 做机器学习/深度学习的应用吗？如果从框架角度，ML.NET / Tensorflow.NET / 不断在进步的 TorchSharp 通过几年的发展已经开始稳定，但如果在一些大型项目上，特别现在与云端环境的对接上都是非常重要的，毕竟云端可以帮助机器学习每一步的流程进行优化，从数据管理，到训练，再到测试，以及部署都是非常重要的。
Azure ML 是非常优秀的机器学习/深度学习平台，涵盖整个机器学习/深度学习的所有流程。那这个时候有人会问 Azure ML 能跑传统的机器学习/深度学习项目都是基于 Python，但能否可以跑 .NET 的机器学习呢？是否可以让 .NET 的机器学习项目和云端结合在一起。今天我就来给大家展示一下，我是如何使用 .NET 结合 Azure ML 跑图像分类的。.
0 准备工作
从 Azure Portal 上构建一个 Azure 机器学习服务环境，因为你需要用 GPU，所以区域记得选择 “West US2”
创建成功后，你可以进入相关资源组，并记录下刚才创建的 Resource Group 和 Azure ML Service Name
你可以通过点击 Studio Web URL 进入 Azure Machine Learning Studio
1 从数据采集与整理开始
这个与编程语言无关的内容，但是也是非常重要的内容，数据是最重要的部分。通过 Azure ML 你可以对数据进行管理，这就包括数据存储，版本管理，以及数据特征提取等工作。我们可以从 Azure ML 门户的数据选项上，进行不同数据的管理。
1.选择左菜单栏的 Assets ，选择 Data，选择 Data assets 进行添加
2. 创建数据，给名字和对应的格式，这里的数据你可以通过该链接 https://github.com/kinfey/HandsOnLab/tree/main/MLNetLab/tfnetcode/TF_DEEP_WIN_GPU_LearnDemo/image/flower_photos 进行下载
3. 从本地上传数据
4.上传成功后，你可以看到相关信息
记录下 Named asset URI 的名字，这里是 azureml:flower_data:1
2 训练
每个人会把数据训练看成非常重要的一环。在 .NET 中你可以选用 ML.NET 或者 TensorFlow.NET / TorchSharp 进行训练，从很多文档或者你只看到了 Python 的方式。我这里分享一下用 .NET 的方式。
首先你需要在 Azure ML 上构建你的算力，点击菜单 “Compute”，再选择“Compute clusters”。通过创建，选择 GPU 选择使用 K80 (如果你需要其他算力，可以自动申请)
构建完成后，我这里需要把代码进行调整，代码我这里使用了 Tensorflow.NET 的图像分类的示例，并作了一下调整，大家可以参考我的 GitHub 获取代码
https://github.com/kinfey/dotNETMLinAzureML
这里有几点需要注意的，因为在 Azure ML 上，所有计算的算力都是基于 Linux 和 GPU ，所以在加载 Tensorflow.NET 的库的时候请使用 Tensorflow.NET Linux 的 GPU 版本。大家可以参考下
<PackageReference Include="SciSharp.TensorFlow.Redist-Linux-GPU" Version="2.5.0" />
<PackageReference Include="TensorFlow.Keras" Version="0.7.0" />
<PackageReference Include="TensorFlow.NET" Version="0.70.1" />
我们需要让 .NET 在 Azure ML 上跑，我们需要有一个容器的环境结合算了一起跑。这就好比作，你需要一个 .NET 的运行环境然后加上算力。
在 Azure ML ， 你可以通过本地配置 yaml 去设定相关的内容，包括需要执行的语句，也包括数据存储相关的路径，运行环境，以及所需要的算力等。如下所示
$schema:https://azuremlschemas.azureedge.net/latest/commandJob.schema.json
command:|
FILENAME=libtensorflow-gpu-linux-x86_64-2.5.0.tar.gz
wget -q --no-check-certificate https://storage.googleapis.com/tensorflow/libtensorflow/${FILENAME}
tar -C /usr/local -xzf ${FILENAME}
ldconfig /usr/local/lib
cd code
dotnet restore
dotnet build
dotnet run --dataPath ${{inputs.data_dir}} --outputPath outputs
code:.
inputs:
data_dir:
type:uri_folder
path:azureml:flower_data:1
experiment_name:tf-image-training
environment:
build:
path:.
dockerfile_path:Dockerfile
compute:azureml:GPUCluster
补充说明
-
1.input：对应的是输入的数据，可以对应在 Azure ML 设定的数据，你可以选择文件夹和文件类型
-
2.command: 对应的是你要执行的文件, 因为 Tensorflow.NET 需要 libtensorflow，你必须去做相关的下载，并在运行环境中设置好
-
3.environment: 环境依赖，你可以直接设定容器，但我更喜欢把环境设置在 Dockerfile 上，这样你可以随时添加所需要的支持，如 ML.NET CLI 环境或者是一些包等，以下是我的 Dockerfile
FROM mcr.microsoft.com/dotnet/sdk:6.0
RUN apt install wget
4. compute：就是对应创建的算力
本地的 yaml 环境后，就可以在本地运行对应的脚本 （你必须安装 Azure CLI 环境，还有 Azure ML SDK v2 的扩展支持，这是必须的。具体你可以点击该地址了解更多)， 在本机环境中执行如下步骤
az configure --defaults group=CUDAWSGroup workspace=CUDAWS
az ml job create --file AzureTrain.yml
5.experiment_name: 你可以给训练起一个名字，这个我觉得蛮好用的，可以针对不同的项目进行归类
如果执行顺利，你就可以直接通过 Azure ML 开启你的 .NET 机器学习/深度学习训练了，下图是通过点击 job 看到的每次训练的内容
你也可以点击某次训练了解更多
这个例子并不是完美的算法，但也足矣说明问题了，当然你可以通过程序设定看看调整算法来提升精确度
3 模型测试
你可以在程序中添加测试的样例去看结果，这个会在以后的内容中和大家再说说
4 模型部署
如果你对某次模型训练比较满意，你就可以选择把该次训练产生的模型注册，并部署到 endpoint，可以选择在本地用 yaml 完成，但有些小伙伴喜欢在 Azure 门户上用一些手动化操作也可以
1.模型注册
选择 Models ， 并点击 Register ，选择 From a job input
选择你所需要的训练
你就可以从 outputs 文件夹中选取对应的模型，作为部署
部署成功后你就可以看到相关的模型信息
当然你也可以不在 Azure 上部署，可以在 Jobs 把模型下载下来给不同平台使用
2. 在 Endpoints 中生成服务
或者你需要在 Azure 上直接部署服务，这个时候你只需要点击 Endpoints 和对应服务关联就可以了。或者我更喜欢用 Azure Functions 来完成该步骤，这个日后再和大家说说了
Azure 上可以支持托管部署，和 Kubernetes 部署，这就看你需要什么方式
5 总结
你可以看到在 Azure ML 上，通过 .NET 把机器学习的整个流程都完成了。这也让各位 .NET 的开发人员和团队更有信心地采用 .NET 做机器学习/深度学习的项目。现在 .NET 机器学习不仅仅只是框架，也可以通过云端进行管理，是完整的解决方案。各位小伙伴请放胆使用。也希望有更多小伙伴来做更多有趣的机器学习应用。
最后和大家剧透一下 ，全球的 .NET Conf 2022 下周就开始了，我在 .NET Conf 2022 上，我会和大家谈谈全场景的 .NET 深度学习开发，具体时间北京时间 11 月 10 日 北京时间 13:30 - 14:00 ，大家一定不要错过！(虽然是英文，但希望更位小伙伴也能上线大家)。下周约定大家不见不散
还有我们 12 月 3 日 和 12 月 4 日 的 .NET Conf 2022 中国也会开始了，有更多小伙伴们熟悉的 .NET 大神 。大家也一定不要错过。
