EstimatorChain<TLastTransformer> Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Data

Ensamblado:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquete:

Microsoft.ML v2.0.0

Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .

public sealed class EstimatorChain<TLastTransformer> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.TransformerChain<TLastTransformer>> where TLastTransformer : class, ITransformer

type EstimatorChain<'LastTransformer (requires 'LastTransformer : null and 'LastTransformer :> ITransformer)> = class
    interface IEstimator<TransformerChain<'LastTransformer>>

Public NotInheritable Class EstimatorChain(Of TLastTransformer)
Implements IEstimator(Of TransformerChain(Of TLastTransformer))

Parámetros de tipo

TLastTransformer

Herencia

Object

EstimatorChain<TLastTransformer>

Implementaciones

IEstimator<TransformerChain<TLastTransformer>>

Constructores

EstimatorChain<TLastTransformer>()

Cree una cadena de estimador vacía.

Campos

LastEstimator

Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .

Métodos

Append<TNewTrans>(IEstimator<TNewTrans>, TransformerScope)	Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .
AppendCacheCheckpoint(IHostEnvironment)	Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de bajada se entrenarán con datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de los instructores o la ingeniería de características que toman varios pases de datos. También es útil tener después de una operación lenta, por ejemplo, después de la carga del conjunto de datos desde un origen lento o después de la ingeniería de características que es lenta en su fase de aplicación, si los estimadores de bajada realizarán varias pasadas sobre la salida de esta operación. Agregar un punto de control de caché al principio o al final de un EstimatorChain<TLastTransformer> elemento no tiene sentido y debe evitarse. Los puntos de control de caché deben quitarse si se ven excepciones de limitación de disco o OutOfMemory, lo que puede producirse cuando el conjunto de datos destacado inmediatamente antes del punto de control es mayor que la RAM disponible.
Fit(IDataView)	Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Representa una cadena (potencialmente vacía) de estimadores que terminan con .TLastTransformer Si la cadena está vacía, TLastTransformer siempre ITransformeres .

Métodos de extensión

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de bajada se entrenarán con datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) . A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que cabe, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto con tipo específico, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador se enterró en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.