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MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> Clase

Definición

public abstract class MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type MetaMulticlassTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>
Public MustInherit Class MetaMulticlassTrainer(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)

Parámetros de tipo

TTransformer
TModel
Herencia
MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel>
Derivado
Implementaciones

Propiedades

Info

Métodos

Fit(IDataView)

Ajusta los datos al entrenador.

GetOutputSchema(SchemaShape)

Obtiene las columnas de salida.

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