SentenceSimilarityTrainer Klasse
Definition
Wichtig
Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.
Stellt die IEstimator<TTransformer> Schulung eines Deep Neural Network (DNN) dar, um die Ähnlichkeit von Sätzen zu bestimmen.
public class SentenceSimilarityTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<float,float>type SentenceSimilarityTrainer = class
inherit NasBertTrainer<single, single>Public Class SentenceSimilarityTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of Single, Single)- Vererbung
-
SentenceSimilarityTrainer
- Vererbung
Hinweise
Um diesen Trainer zu erstellen, verwenden Sie TextClassification.
Eingabe- und Ausgabespalten
Die Spaltendaten der Eingabebeschriftung müssen typ Single sein, und die Satzspalten müssen vom Typ TextDataViewTypesein.
Der Trainer gibt folgende Spalten aus:
| Ausgabespaltenname | Spaltentyp | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | Der Grad der Ähnlichkeit zwischen den beiden Sätzen. |
Trainermerkmale
| Merkmal | Wert |
|---|---|
| Machine Learning-Aufgabe | Regression |
| Ist normalisierung erforderlich? | No |
| Ist zwischenspeichern erforderlich? | No |
| Erforderliches NuGet zusätzlich zu Microsoft.ML | Microsoft.ML.TorchSharp und libtorch-cpu oder libtorch-cuda-11.3 oder einer der betriebssystemspezifischen Varianten. |
| Exportierbar in ONNX | No |
Details des Schulungsalgorithmus
Trainiert ein Deep Neural Network (DNN), indem er ein vorhandenes, vortrainiertes NAS-BERT roBERTa-Modell zum Bestimmen der Satzähnlichkeit nutzt.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
Stellt die IEstimator<TTransformer> Schulung eines Deep Neural Network (DNN) dar, um die Ähnlichkeit von Sätzen zu bestimmen. (Geerbt von NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Stellt die IEstimator<TTransformer> Schulung eines Deep Neural Network (DNN) dar, um die Ähnlichkeit von Sätzen zu bestimmen. (Geerbt von NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
Erweiterungsmethoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgeschalteten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Zwischenspeicherprüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einer Schätzung ein Wrapping-Objekt zurück, das eine Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) sie aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen zu dem, was passt, zurückgeben, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt und nicht nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückgibt. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch oft in Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern bauen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten wollen, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegat anfügen, der aufgerufen wird, sobald "Fit" aufgerufen wird. |