ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine Metoda

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML

Sestavení:

Microsoft.ML.Data.dll

Balíček:

Microsoft.ML v2.0.0

Přetížení

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Vytvořte prediktivní modul pro jednorázové předpovědi. Používá se hlavně ve spojení se vstupním schématem Load(Stream, DataViewSchema)při načítání modelu.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Vytvořte prediktivní modul pro jednorázové předpovědi. Používá se hlavně ve spojení se vstupním schématem Load(Stream, DataViewSchema)při načítání modelu.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Vytvořte prediktivní modul pro jednorázovou predikci (výchozí využití).

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

Vytvořte prediktivní modul pro jednorázové předpovědi. Používá se hlavně ve spojení se vstupním schématem Load(Stream, DataViewSchema)při načítání modelu.

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametry typu

TSrc

Třída, která definuje vstupní data.

TDst

Třída, která definuje výstupní data.

Parametry

transformer

ITransformer

Transformátor, který se má použít pro predikci.

inputSchema

DataViewSchema

Vstupní schéma

Návraty

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

Vytvořte prediktivní modul pro jednorázové předpovědi. Používá se hlavně ve spojení se vstupním schématem Load(Stream, DataViewSchema)při načítání modelu.

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.PredictionEngineOptions options) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.PredictionEngineOptions -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, options As PredictionEngineOptions) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametry typu

TSrc

Třída, která definuje vstupní data.

TDst

Třída, která definuje výstupní data.

Parametry

transformer

ITransformer

Transformátor, který se má použít pro predikci.

options

PredictionEngineOptions

Pokročilé možnosti konfigurace.

Návraty

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

Vytvořte prediktivní modul pro jednorázovou predikci (výchozí využití).

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, bool ignoreMissingColumns = true, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition inputSchemaDefinition = default, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition outputSchemaDefinition = default) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * bool * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, Optional ignoreMissingColumns As Boolean = true, Optional inputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing, Optional outputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametry typu

TSrc

Třída, která definuje vstupní data.

TDst

Třída, která definuje výstupní data.

Parametry

transformer

ITransformer

Transformátor, který se má použít pro predikci.

ignoreMissingColumns

Boolean

Zda vyvolat výjimku, pokud sloupec existuje, outputSchemaDefinition ale odpovídající člen neexistuje v TDst.

inputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Další nastavení vstupního schématu

outputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Další nastavení výstupního schématu

Návraty

PredictionEngine<TSrc,TDst>

Příklady

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic.ModelOperations
{
    public class SaveLoadModel
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Generate sample data.
            var data = new List<Data>()
            {
                new Data() { Value="abc" }
            };

            // Convert data to IDataView.
            var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
            var inputColumnName = nameof(Data.Value);
            var outputColumnName = nameof(Transformation.Key);

            // Transform.
            ITransformer model = mlContext.Transforms.Conversion
                .MapValueToKey(outputColumnName, inputColumnName).Fit(dataView);

            // Save model.
            mlContext.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");

            // Load model.
            using (var file = File.OpenRead("model.zip"))
                model = mlContext.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);

            // Create a prediction engine from the model for feeding new data.
            var engine = mlContext.Model
                .CreatePredictionEngine<Data, Transformation>(model);

            var transformation = engine.Predict(new Data() { Value = "abc" });

            // Print transformation to console.
            Console.WriteLine("Value: {0}\t Key:{1}", transformation.Value,
                transformation.Key);

            // Value: abc       Key:1

        }

        private class Data
        {
            public string Value { get; set; }
        }

        private class Transformation
        {
            public string Value { get; set; }
            public uint Key { get; set; }
        }
    }
}