Visual Studio Tools for AI是用来生成、测试、部署深度学习/人工智能解决方案的扩展。 它能与像Azure Machine Learning一样的人工智能云服务无缝集成，提供了一系列丰富的实验能力。比如，将数据和训练作业透明的提交到不同的计算对象上。 此外，还有训练历史跟踪，自定义指标等功能，能提供数据科学中的跟踪和重现的能力。 它的企业级的协作能力，为多人在同一个项目上的合作提供了足够的安全保障。
使用微软认知工具包 (CNTK)，Google TensorFlow，PyTorch，Apache MXNet或其它框架现在就开始上手。
准备工作
快速入门
- Tensorflow + Python
- 从Azure示例集中创建AI项目
- 从已有的代码创建AI项目
- 从模板创建AI项目
- 从示例代码仓库创建AI项目
- 在Azure Batch AI上用TensorFlow来训练MINST数据集
教程
- 用TensorBoard来监控& 可视化
- 监控作业历史
- 管理存储
- 监控GPU使用情况
- TensorFlow + Azure深度学习虚拟机
- 使用微软认知服务为应用加入人工智能
- 用预训练的模型构建智能应用
- 将训练好的模型转换为ONNX
- 查看AI模型的网络架构和参数
Visual Studio Tools for AI仅支持64位Windows操作系统。 推荐使用Windows 10来获得最佳的兼容性。
Visual Studio Tools for AI可用于Windows上的Visual Studio 2017/2015。 支持社区版，专业版以及企业版。
可在Visual Studio MarketPlace上找到这两个 VS 2017, 和VS 2015扩展包。 开始下载时，文件包名有可能是".zip"。 请在下载后改为".vsix"，然后再安装。
要下载Visual Studio Code版本，请查看Visual Studio Code Tools for AI
现在就用Visual Studio产品级的功能来加速AI创新。 使用内置的代码编辑器来获得语法高亮、智能提醒和自动格式化等功能。 你能在本地环境中，用单步调试来查看本地变量和模型，测试深度学习应用。
进一步学习如何在Visual Studio中创建深度学习项目
Visual Studio Tools for AI与Azure Machine Learning集成在一起，能够很容易的浏览CNTK、TensorFlow、MMLSpark及其它组件创建的样例库。
Visual Studio Tools for AI能够轻松的在本机上训练模型，或通过集成的Azure Machine Learning将任务提交到云端。 你可以将任务提交到不同的计算平台，如Spark集群，Azure GPU虚拟机等等。
微软认知服务是一组API，SDK和服务，它能用几行代码，就帮助开发人员让应用变得更智能，又更吸引人。 Visual Studio Tools for AI能很容易的在Visual Studio中发现、创建和自定义认知服务。
在Visual Studio中将预训练模型加入到应用中非常容易，就像增加其它库和资源一样。 Visual Studio Tools for AI包含了Microsoft.ML.Scoring库，它提供了面向TensorFlow和ONNX模型的一致的API。
此外Visual Studio Tools for AI还生成了基础类来简化与模型的交互。 模型推理库项目还能作为NuGet包部署，来简化发布过程。
产生了大量的AI框架来让用户构建自己的模型。 但是，它们在实现细节上有很多差异。 这样的结果是，一个框架生成的模型不能在接下来的另一个框架下重用，进行下一步的训练或推理。这给用户在框架选择上带来了不便和成本。 模型文件转换工具是应对这类挑战的可行的尝试。
Visual Studio Tools for AI利用已有的模型转换工具，能很容易的将CoreML，TensorFlow，scikit-learn，XGBoost和LIBSVM模型转换为ONNX格式。
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