So rufen Sie Microsoft.Windows.AI aus C++ auf

Sat, 19 Jul 2025 10:03:51 +0900

🎯 Aufruf von `Microsoft.Windows.AI` aus C++ [Mit Beispielcode]

Seit Windows 10 verfügt Windows standardmäßig über eine Laufzeitumgebung, die KI-Modelle im ONNX-Format ausführen kann. Das ist Windows ML (Windows.AI.MachineLearning).

In diesem Artikel wird konkret mit Beispielcode erklärt, wie Sie Microsoft.Windows.AI.MachineLearning aus C++ (Win32-App-Basis) aufrufen können.

✅ Vorbereitung

◾ Systemanforderungen

Windows 10 (1809+) oder Windows 11
Visual Studio 2019 oder neuer (Community-Edition ist in Ordnung)
C++/WinRT-Unterstützung (Microsoft.Windows.CppWinRT)
Windows SDK 10.0.17763.0 oder höher

✅ Projektstruktur

Erstellen Sie in Visual Studio ein Projekt mit der folgenden Struktur:

Typ: C++ Windows Desktop-Anwendung (Leeres Projekt)
Subsystem: Windows (WinMain)
Fügen Sie das folgende Paket über NuGet hinzu:
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Microsoft.Windows.CppWinRT

✅ Beispielcode

Das Folgende ist ein Minimalbeispiel, das WinMain verwendet und die Win32-API mit Windows.AI.MachineLearning kombiniert.

※ Gehen Sie davon aus, dass das verwendete ONNX-Modell model.onnx ist, und legen Sie es im selben Ordner wie die ausführbare Datei ab.

`main.cpp`

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#include <windows.h>
#include <winrt/Windows.AI.MachineLearning.h>
#include <winrt/Windows.Storage.h>

#pragma comment(lib, "windowsapp") // Für WinRT-Verknüpfung

using namespace winrt;
using namespace Windows::AI::MachineLearning;
using namespace Windows::Storage;

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE, LPSTR, int nCmdShow)
{
 // WinRT-Initialisierung (MTA oder STA ist in Ordnung)
 winrt::init_apartment();

 try {
 // Modelldatei laden
 auto modelFile = StorageFile::GetFileFromPathAsync(L"model.onnx").get();
 LearningModel model = LearningModel::LoadFromStorageFileAsync(modelFile).get();

 // Sitzung erstellen
 LearningModelSession session(model);
 LearningModelBinding binding(session);

 // Modellein- und -ausgabe (hier vorübergehend leere Eingabe)
 // In der Praxis ist eine Bindung z.B. mit TensorFloat erforderlich

 // Inferenz ausführen
 auto result = session.EvaluateAsync(binding, L"").get();

 MessageBox(nullptr, L"Inferenz abgeschlossen", L"Windows ML (C++)", MB_OK);
 }
 catch (winrt::hresult_error const& ex) {
 MessageBox(nullptr, ex.message().c_str(), L"Fehler", MB_ICONERROR);
 }

 return 0;
}

✅ Ergänzung: Wie man Eingabe- und Ausgabe-Tensoren angibt

Je nach Modell ist es erforderlich, vor der Inferenz Tensoren zu erstellen und zu binden.

Beispiel:

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// 1D-Float-Array in Tensor umwandeln
std::vector<float> inputData = {0.5f, 0.3f, 0.2f};
std::vector<int64_t> shape = {1, 3}; // Form: [1, 3]

auto tensor = TensorFloat::CreateFromArray(shape, inputData);

// Eingabebindung (muss mit dem Eingabenamen des Modells übereinstimmen)
binding.Bind(L"input_0", tensor);

Die Ausgabe kann auf ähnliche Weise mit result.Outputs().Lookup(L"output_0") abgerufen werden.

✅ Hinweise zum Debuggen

Wenn die Modelldatei nicht im Ausführungsordner vorhanden ist, wird eine FileNotFoundException ausgelöst.
Wenn die Eingabe-/Ausgabenamen nicht übereinstimmen, tritt ein invalid_argument-Fehler auf.
Die genauen IO-Spezifikationen des Modells können mit Tools wie Netron überprüft werden.

✅ Zusammenfassung

Element	Inhalt
Verwendete API	Windows.AI.MachineLearning (WinRT)
Sprache	C++ (Win32-Basis)
Empfohlene Methode	Über C++/WinRT-Header
Vorteile	ONNX-Modelle laufen nativ, GPU-Unterstützung ist ebenfalls möglich
Vorsicht	Achten Sie auf die Eingabenamen des Modells und die Tensorformen

✅ Alternative: Für diejenigen, die WinRT nicht verwenden möchten

Durch die Verwendung der ONNX Runtime von Microsoft können Sie ONNX-Modelle vollständig ohne WinRT aus C++ heraus behandeln.
Es ist plattformübergreifend, was gemeinsamen Code auf Windows/Linux ermöglicht.

📌 Fazit

Windows ML (Microsoft.Windows.AI) ist eine leistungsstarke KI-Inferenz-Engine, die robust von C++ aus verwendet werden kann. Wenn Sie native Inferenzen auf Windows benötigen, probieren Sie es aus.

Wenn Sie konkrete Beispiele für die Erstellung von ONNX-Modellen und das Tensor-Binding wünschen, wird dies in einem kommenden Artikel behandelt!

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