IFormRecognizerClient.TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync Método

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer

Ensamblado:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.dll

Paquete:

Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer v0.8.0-preview

Train Model (Entrenar modelo)

public System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>> TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest trainRequest, System.Collections.Generic.Dictionary<string,System.Collections.Generic.List<string>> customHeaders = default, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

abstract member TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest * System.Collections.Generic.Dictionary<string, System.Collections.Generic.List<string>> * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>>

Public Function TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (trainRequest As TrainRequest, Optional customHeaders As Dictionary(Of String, List(Of String)) = Nothing, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of HttpOperationResponse(Of TrainResult))

Parámetros

trainRequest

TrainRequest

Solicitar objeto para el entrenamiento.

customHeaders

Dictionary<String,List<String>>

Encabezados que se agregarán a la solicitud.

cancellationToken

CancellationToken

Token de cancelación.

Devoluciones

Task<HttpOperationResponse<TrainResult>>

Comentarios

La solicitud de entrenamiento debe incluir un parámetro de origen que sea un URI de contenedor de Azure Storage Blob accesible externamente (preferiblemente un URI de firma de acceso compartido) o una ruta de acceso válida a una carpeta de datos de una unidad montada localmente. Si se especifican rutas locales, deben seguir el formato de ruta de acceso de Linux/Unix y deben ser rutas de acceso absolutas cuya raíz sea el valor de configuración de montaje de entrada; por ejemplo, si el valor de la configuración de "{Mounts:Input}" es "/input", una ruta de acceso de origen válida sería "/input/contosodataset". Se espera que todos los datos que se van a entrenar estén en el origen. Los modelos se entrenan mediante documentos que son del siguiente tipo de contenido: "application/pdf", "image/jpeg" y "image/png". Se omite otro contenido al entrenar un modelo.