LearningModelEvaluationResult Klasse

Referenz

Definition

Namespace:: Windows.AI.MachineLearning

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.

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Ruft die Ergebnisse der Auswertung ab.

public ref class LearningModelEvaluationResult sealed

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class LearningModelEvaluationResult final

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class LearningModelEvaluationResult

Public NotInheritable Class LearningModelEvaluationResult

Vererbung: Object Platform::Object IInspectable LearningModelEvaluationResult

Attribute: ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Windows-Anforderungen

Gerätefamilie	Windows 10, version 1809 (eingeführt in 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (eingeführt in v1.0)

Beispiele

Im folgenden Beispiel werden die ersten Eingabe- und Ausgabefeatures des Modells abgerufen, ein Ausgabeframe erstellt, die Eingabe- und Ausgabefeatures gebunden und das Modell ausgewertet.

private async Task EvaluateModelAsync(
    VideoFrame _inputFrame, 
    LearningModelSession _session, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _inputFeatures, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _outputFeatures,
    LearningModel _model)
{
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;
    LearningModelBinding _binding = null;
    VideoFrame _outputFrame = null;
    LearningModelEvaluationResult _results;

    try
    {
        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription =
            _inputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image)
            as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription =
            _outputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor)
            as TensorFeatureDescriptor;

        // Create output frame based on expected image width and height
        _outputFrame = new VideoFrame(
            BitmapPixelFormat.Bgra8, 
            (int)_inputImageDescription.Width, 
            (int)_inputImageDescription.Height);

        // Create binding and then bind input/output features
        _binding = new LearningModelBinding(_session);

        _binding.Bind(_inputImageDescription.Name, _inputFrame);
        _binding.Bind(_outputImageDescription.Name, _outputFrame);

        // Evaluate and get the results
        _results = await _session.EvaluateAsync(_binding, "test");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Hinweise

Windows Server

Um diese API unter Windows Server verwenden zu können, müssen Sie Windows Server 2019 mit Desktopdarstellung verwenden.

Threadsicherheit

Diese API ist threadsicher.

Eigenschaften

CorrelationId	Die optionale Zeichenfolge, die an LearningModelSession.Evaluate übergeben wurde.
ErrorStatus	Wenn bei der Auswertung ein Fehler aufgetreten ist, wird ein Fehlercode für die Ursache des Fehlers zurückgegeben.
Outputs	Ruft die Ausgabefeatures des Modells ab.
Succeeded	True, wenn die Auswertung erfolgreich abgeschlossen wurde; Andernfalls false.

Gilt für:

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