Microsoft.ML.Transforms.Onnx Obor názvů

Obor názvů obsahující komponenty načítání a transformace modelu ONNX

Třídy

DnnImageFeaturizerEstimator	Použije předem vytrénovaný model hluboké neurální sítě (DNN) pro featurizaci vstupních dat obrázků.
DnnImageFeaturizerInput	Pomocná třída pro ukládání všech vstupů do metody rozšíření na DnnImageModelSelector požadované pro vrácení řetězu dvou OnnxScoringEstimator.
DnnImageModelSelector	Pomocná třída pro výběr předem vytrénovaného modelu featurizace obrázků DNN pro použití v DnnImageFeaturizerEstimator.
OnnxMapType	Odpovídající Type typ mapy ONNX v IDataViewsystému typů. Jinými slovy, pokud model ONNX vytvoří mapu, může být sloupec OnnxMapTypev IDataView souboru . Jeho základní typ je IDictionary<TKey,TValue>, kde obecný typ "TKey" a "TValue" jsou vstupní argumenty OnnxMapType(Type, Type).
OnnxMapTypeAttribute	Chcete-li deklarovat OnnxMapType sloupec jako IDataView pole v , classpřidružené pole by mělo být označeno OnnxMapTypeAttribute. Jeho použití jsou podobné těm, classkteré jsou VectorTypeAttribute odvozeny z DataViewTypeAttribute.
OnnxOptions	Možnosti pro .OnnxScoringEstimator
OnnxScoringEstimator	IEstimator<TTransformer> pro bodování modelů ONNX v rozhraní ML.NET.
OnnxSequenceType	Odpovídající Type typ sekvence ONNX v IDataViewsystému typů. Jinými slovy, pokud model ONNX vytvoří sekvenci, může být sloupec OnnxSequenceTypev IDataView souboru . Jeho základní typ je IEnumerable<T>, kde obecný typ "T" je vstupní argument OnnxSequenceType(Type).
OnnxSequenceTypeAttribute	Chcete-li deklarovat OnnxSequenceType sloupec jako IDataView pole v , classpřidružené pole by mělo být označeno OnnxSequenceTypeAttribute. Jeho použití jsou podobné těm, classkteré jsou VectorTypeAttribute odvozeny z DataViewTypeAttribute.
OnnxTransformer	ITransformer vyplývající z montáže OnnxScoringEstimator. Další informace o nezbytných závislostech a jeho spuštění na GPU najdete v tématu OnnxScoringEstimator .