LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> Clase

Definición

public abstract class LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type LinearTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class LinearTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Parámetros de tipo

TTransformer
TModel
Herencia
LinearTrainerBase<TTransformer,TModel>
Derivado

Campos

FeatureColumn

Columna de características que espera el instructor.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Columna de etiqueta que espera el instructor. Puede ser null, que indica que la etiqueta no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Columna de peso que espera el entrenador. Puede ser null, lo que indica que el peso no se usa para el entrenamiento.

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propiedades

Info

Métodos

Fit(IDataView)

Entrena y devuelve un ITransformerobjeto .

(Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape) (Heredado de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

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.

Se aplica a