OnnxCatalog Klasse

Definition

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

Paket:

Microsoft.ML.OnnxTransformer v2.0.0

public static class OnnxCatalog

type OnnxCatalog = class

Public Module OnnxCatalog

Vererbung

Object

OnnxCatalog

Methoden

ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, OnnxOptions)	Erstellen Sie eine OnnxScoringEstimator Verwendung der angegebenen OnnxOptions. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die Eingabespalte anwendet. Eingabe-/Ausgabespalten werden basierend auf den Eingabe-/Ausgabespalten des bereitgestellten ONNX-Modells bestimmt. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die Eingabespalte anwendet. Eingabe-/Ausgabespalten werden basierend auf den Eingabe-/Ausgabespalten des bereitgestellten ONNX-Modells bestimmt. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, String, String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die inputColumnName Spalte anwendet. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, String, String, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die inputColumnName Spalte anwendet. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die inputColumnNames Spalten anwendet. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean, Int32)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die inputColumnNames Spalten anwendet. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, Nullable<Int32>, Boolean)	Erstellen Sie einen OnnxScoringEstimator, der ein vorab trainiertes Onnx-Modell auf die inputColumnNames Spalten anwendet. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zum Ausführen auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
DnnFeaturizeImage(TransformsCatalog, String, Func<DnnImageFeaturizerInput,EstimatorChain<ColumnCopyingTransformer>>, String)	Erstellen Sie DnnImageFeaturizerEstimator, was eine der vorab trainierten DNN-Modelle DnnImageModelSelector anwendet, um ein Bild zu featurieren.