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跨平台开源框架，简化.NET应用中的模型开发与部署

ML.NET机器学习开源框架模型训练自定义模型Github开源项目

ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，使开发者无需机器学习经验即可在.NET应用中构建、训练和部署定制模型。它支持从文件和数据库加载数据，并进行数据转换，具备多种机器学习算法。ML.NET适用于分类、预测和异常检测等多种场景，并兼容TensorFlow和ONNX模型，扩展性强。支持Windows、Linux和macOS操作系统，以及ARM64和Apple M1处理器架构。

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介绍相关项目
machinelearning-samples - 专为.NET开发者设计的跨平台的开源机器学习框架
GithubML.NETMLOps开源开源项目机器学习跨平台
ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，专为.NET开发者设计。它提供丰富的样例和教程，涵盖二分类、多分类、推荐系统、回归、时间序列预测、异常检测和聚类等任务，方便开发者将机器学习模型集成至现有或新建的.NET应用中。项目还提供了完整的端到端应用示例，包括Web和桌面应用，扩展了机器学习的实际应用场景。
Windows-Machine-Learning - 低延迟的机器学习推理API，适用于各种应用
GithubONNX RuntimeWindows Machine Learning工具开源项目机器学习模型优化
Windows Machine Learning通过ONNX Runtime和DirectML提供高效低延迟的机器学习推理API，适用于框架、游戏等实时应用。项目还包含多种模型转换和优化工具，示例以及开发者工具，帮助开发者在Windows应用中轻松实现机器学习。了解更多关于模型样本、高级场景和开发者工具的信息，并访问详细的教程和指南。
OnnxStack - 高效机器学习集成框架 无缝对接.NET生态
.NETGithubONNX RuntimeStableDiffusion图像处理开源项目机器学习
OnnxStack为.NET开发者提供了一个便捷的机器学习集成方案。它与ONNX Runtime和Microsoft ML无缝对接，支持Stable Diffusion、图像放大和对象检测等AI模型。开发者可以在.NET环境中直接构建和运行机器学习应用，不再依赖Python。这个框架大大简化了AI开发流程，是.NET生态系统中的一个重要补充。
MKL.NET - 跨平台数学计算库 整合Intel MKL功能
.NET APIGithubMKL.NET开源项目矩阵运算英特尔MKL跨平台
MKL.NET作为跨平台.NET API，为Intel MKL提供接口。项目保持与MKL C开发者参考手册相近的语法，实现了矩阵代数、优化算法和统计函数等数学计算功能。设计开放且易用，通过GitHub Actions进行跨平台测试。MKL.NET采用NuGet包管理，支持多种运行时环境，是一个灵活的数学计算工具。
TensorFlow.NET - 用 C# 实现完整的 Tensorflow API，允许 .NET 开发人员使用跨平台的 .NET Standard 框架开发、训练和部署机器学习模型
.NETGithubKerasTensorFlowTensorFlow.NET开源项目机器学习
TensorFlow.NET为.NET Standard框架提供了TensorFlow绑定，使.NET开发者能够使用C#或F#进行机器学习模型的开发、训练和部署。项目内置Keras高级接口，支持将Python代码无缝移植到.NET环境，适用于Windows、Linux和MacOS系统，并支持CPU和GPU版本。
neoml - 跨平台多语言支持的端到端机器学习框架
ABBYYGithubNeoMLONNX开源项目机器学习框架神经网络
NeoML是一个端到端机器学习框架，可用于构建、训练和部署模型，适用于计算机视觉和自然语言处理任务，如图像预处理、分类、OCR和数据提取。支持100多种神经网络层类型和20多种传统机器学习算法，兼容CPU和GPU，并支持ONNX格式。适用的编程语言包括Python、C++、Java和Objective-C，且可运行于Windows、Linux、macOS、iOS和Android平台。
DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库，支持多种GPU
DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速
DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库，为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU，与Direct3D 12无缝集成，具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用，可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。
Made-With-ML - 学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源
GithubMLOpsMade With ML开源项目机器学习模型部署软件工程
Made With ML 是开发者学习设计、开发、部署和迭代机器学习生产系统的开放资源。它提供完整课程和代码实践指导，支持本地及云集群环境配置，适合求知欲强的技术人员和研究者。
azureml-examples - Azure Machine Learning示例库,教程与多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript
Azure CLIAzure MLAzure Machine LearningGithubPython SDKdotnet SDK开源项目
Azure Machine Learning示例库涵盖丰富的教程和多语言SDK示例，包括Python、.NET和TypeScript。提供使用Azure CLI扩展的实例，帮助快速上手和深入理解Azure ML功能。项目鼓励社区贡献，并遵循微软开源行为准则。
natml-unity - 跨平台Unity机器学习集成工具
GithubNatML HubUnity开源项目性能优化机器学习跨平台
NatML是一款为Unity开发者设计的机器学习集成工具，支持多种ML模型格式和跨平台部署。它通过硬件加速提供高性能，并通过NatML Hub简化预训练模型的发现和使用。NatML允许开发者以少量代码实现复杂的机器学习功能，无需深厚的ML背景。该工具简化了Unity项目中机器学习的应用流程，提高了开发效率。
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