Compartir a través de

ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> Interfaz

  • Referencia

Definición

Espacio de nombres:
Microsoft.ML.Trainers
Ensamblado:
Microsoft.ML.Data.dll
Paquete:
Microsoft.ML v3.0.1
Paquete:
Microsoft.ML v1.0.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.1.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.2.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.3.1
Paquete:
Microsoft.ML v1.4.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.5.5
Paquete:
Microsoft.ML v1.6.0
Paquete:
Microsoft.ML v1.7.0
Paquete:
Microsoft.ML v2.0.0

Interfaz para el estimador de instructores.

public interface ITrainerEstimator<out TTransformer,out TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : IPredictionTransformer<out TModel> where TModel : class
public interface ITrainerEstimator<out TTransformer,out TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<out TModel> where TModel : class
type ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> IPredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = interface
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> IPredictionTransformer<'Model>)>
type ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = interface
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>
Public Interface ITrainerEstimator(Of Out TTransformer, Out TModel)
Implements IEstimator(Of Out TTransformer)

Parámetros de tipo

TTransformer

Tipo del transformador devuelto por el estimador.

Este parámetro de tipo es covariante, es decir, puede usar el tipo que haya especificado o cualquier tipo más derivado. Si desea obtener más información sobre la covarianza y la contravarianza, consulte Covarianza y contravarianza en genéricos.
TModel

Tipo de los parámetros del modelo.

Este parámetro de tipo es covariante, es decir, puede usar el tipo que haya especificado o cualquier tipo más derivado. Si desea obtener más información sobre la covarianza y la contravarianza, consulte Covarianza y contravarianza en genéricos.
Derivado
Implementaciones
IEstimator<TTransformer>

Propiedades

Info

Obtiene la TrainerInfo información sobre el instructor.

Métodos

Fit(IDataView)

Entrene y devuelva un transformador.

(Heredado de IEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Propagación de esquemas para estimadores. Devuelve la forma del esquema de salida del estimador, si la forma del esquema de entrada es similar a la proporcionada.

(Heredado de IEstimator<TTransformer>)

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 nivel inferior se entrenarán con los 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) que se llame. 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 está enterrado 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.

Se aplica a