ModelOperationsCatalog.Save Metoda
Definice
Důležité
Některé informace platí pro předběžně vydaný produkt, který se může zásadně změnit, než ho výrobce nebo autor vydá. Microsoft neposkytuje žádné záruky, výslovné ani předpokládané, týkající se zde uváděných informací.
Přetížení
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream) |
Uložte model transformátoru a schéma dat, která byla použita k jejich trénování do datového proudu. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, String) |
Uložte model transformátoru a schéma dat, která byla použita k trénování souboru. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream) |
Uložte model transformátoru a zavaděč použitý k vytvoření vstupních dat do datového proudu. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String) |
Uložte model transformátoru a zavaděč použitý k vytvoření vstupních dat do souboru. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)
Uložte model transformátoru a schéma dat, která byla použita k jejich trénování do datového proudu.
public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, System.IO.Stream stream);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * System.IO.Stream -> unit
Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, stream As Stream)
Parametry
- model
- ITransformer
Trénovaný model, který se má uložit. Všimněte si, že to může být null
, jako zkratka pro prázdný transformátor řetěz. Při načítání s Load(Stream, DataViewSchema) vrácenou hodnotou bude prázdná TransformerChain<TLastTransformer>.
- inputSchema
- DataViewSchema
Schéma vstupu transformátoru. To může být null
.
- stream
- Stream
Zapisovatelný, vyhledatelný datový proud pro uložení.
Platí pro
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)
Uložte model transformátoru a schéma dat, která byla použita k trénování souboru.
public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, string filePath);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * string -> unit
Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, filePath As String)
Parametry
- model
- ITransformer
Trénovaný model, který se má uložit. Všimněte si, že to může být null
, jako zkratka pro prázdný transformátor řetěz. Při načítání s Load(Stream, DataViewSchema) vrácenou hodnotou bude prázdná TransformerChain<TLastTransformer>.
- inputSchema
- DataViewSchema
Schéma vstupu transformátoru. To může být null
.
- filePath
- String
Cesta, kam by se měl model uložit.
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; }
}
}
}
Platí pro
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)
Uložte model transformátoru a zavaděč použitý k vytvoření vstupních dat do datového proudu.
public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, System.IO.Stream stream);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * System.IO.Stream -> unit
Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), stream As Stream)
Parametry typu
- TSource
Parametry
- model
- ITransformer
Trénovaný model, který se má uložit. Všimněte si, že to může být null
, jako zkratka pro prázdný transformátor řetěz. Při načítání s LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) vrácenou hodnotou bude prázdná TransformerChain<TLastTransformer>.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Zavaděč, který byl použit k vytvoření dat pro trénování modelu.
- stream
- Stream
Zapisovatelný, vyhledatelný datový proud pro uložení.
Platí pro
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)
Uložte model transformátoru a zavaděč použitý k vytvoření vstupních dat do souboru.
public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, string filePath);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * string -> unit
Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), filePath As String)
Parametry typu
- TSource
Parametry
- model
- ITransformer
Trénovaný model, který se má uložit. Všimněte si, že to může být null
, jako zkratka pro prázdný transformátor řetěz. Při načítání s LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) vrácenou hodnotou bude prázdná TransformerChain<TLastTransformer>.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Zavaděč, který byl použit k vytvoření dat pro trénování modelu.
- filePath
- String
Cesta, kam by se měl model uložit.