Cómo llamar a Microsoft.Windows.AI desde C++

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

🎯 Cómo llamar a `Microsoft.Windows.AI` desde C++ 【Con código de ejemplo】

A partir de Windows 10, Windows incluye de forma estándar un **runtime capaz de ejecutar modelos de IA en formato ONNX . Este es ** Windows ML (Windows.AI.MachineLearning).

En este artículo, explicaremos detalladamente con código de ejemplo ** cómo llamar a Microsoft.Windows.AI.MachineLearning desde ** C++ (basado en aplicaciones Win32).

✅ Preparación

◾ Entorno necesario

Windows 10 (1809+) o Windows 11
Visual Studio 2019 o posterior (la versión Community está bien)
Soporte para C++/WinRT (Microsoft.Windows.CppWinRT)
Windows SDK 10.0.17763.0 o superior

✅ Configuración del proyecto

Cree un proyecto con la siguiente configuración en Visual Studio.

Tipo: Aplicación de escritorio de Windows en C++ (Proyecto vacío)
Subsistema: Windows (WinMain)
Agregue el siguiente paquete desde NuGet
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Microsoft.Windows.CppWinRT

✅ Código de ejemplo

A continuación se muestra un ejemplo de configuración mínima que combina la API de Win32 y Windows.AI.MachineLearning utilizando WinMain.

※ Nota: El modelo ONNX a utilizar será model.onnx y debe colocarse en la misma carpeta que el archivo ejecutable.

`main.cpp`

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

#pragma comment(lib, "windowsapp") // Para enlazar con WinRT

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

int WINAPI WinMain(HINSTANCE hInstance, HINSTANCE, LPSTR, int nCmdShow)
{
 // Inicialización de WinRT (MTA o STA están bien)
 winrt::init_apartment();

 try {
 // Cargar el archivo del modelo
 auto modelFile = StorageFile::GetFileFromPathAsync(L"model.onnx").get();
 LearningModel model = LearningModel::LoadFromStorageFileAsync(modelFile).get();

 // Crear una sesión
 LearningModelSession session(model);
 LearningModelBinding binding(session);

 // Entrada/salida del modelo (aquí se asume una entrada vacía)
 // En la práctica, es necesario vincular con TensorFloat, etc.

 // Ejecutar inferencia
 auto result = session.EvaluateAsync(binding, L"").get();

 MessageBox(nullptr, L"La inferencia se ha completado", L"Windows ML (C++)", MB_OK);
 }
 catch (winrt::hresult_error const& ex) {
 MessageBox(nullptr, ex.message().c_str(), L"Error", MB_ICONERROR);
 }

 return 0;
}

✅ Complemento: Cómo especificar los Tensores de entrada y salida

Dependiendo del modelo, es necesario crear y vincular un Tensor antes de la inferencia.

Ejemplo:

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// Convertir un arreglo de float unidimensional a Tensor
std::vector<float> inputData = {0.5f, 0.3f, 0.2f};
std::vector<int64_t> shape = {1, 3}; // Forma: [1, 3]

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

// Vinculación de entrada (coincidir con el nombre de entrada del modelo)
binding.Bind(L"input_0", tensor);

La salida se puede obtener de manera similar con result.Outputs().Lookup(L"output_0").

✅ Puntos a tener en cuenta al depurar

Si el archivo del modelo no existe en la carpeta de ejecución, se producirá un FileNotFoundException.
Si los nombres de entrada y salida no coinciden, se producirá un error invalid_argument.
Las especificaciones exactas de E/S del modelo se pueden verificar con herramientas como Netron.

✅ Resumen

Elemento	Detalle
API utilizada	Windows.AI.MachineLearning (WinRT)
Lenguaje	C++ (basado en Win32)
Método recomendado	A través de las cabeceras C++/WinRT
Ventajas	Los modelos ONNX funcionan de forma nativa, también soportan GPU
Precaución	Prestar atención a los nombres de entrada del modelo y la forma del Tensor

✅ Alternativa: Para los que no quieren usar WinRT

Si utiliza ONNX Runtime de Microsoft, puede manejar modelos ONNX desde C++ completamente sin WinRT.
Es multiplataforma, lo que permite un código común incluso en Windows/Linux.

📌 Conclusión

Windows ML (Microsoft.Windows.AI) es un motor de inferencia de IA potente que se puede utilizar perfectamente incluso desde C++. Si necesita realizar inferencias de forma nativa en Windows, no dude en probarlo.

Si desea ejemplos específicos sobre cómo crear modelos ONNX o vincular tensores, ¡planeamos explicarlos en un artículo de seguimiento!

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