OnnxTransformer Clase

Definición

Espacio de nombres:

Microsoft.ML.Transforms.Onnx

Ensamblado:

Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

Paquete:

Microsoft.ML.OnnxTransformer v3.0.1

ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU.

public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, IDisposable

type OnnxTransformer = class
    inherit RowToRowTransformerBase
    interface IDisposable

Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IDisposable

Herencia

Object

RowToRowTransformerBase

OnnxTransformer

Implementaciones

IDisposable

Comentarios

Características del estimador

¿Este estimador necesita examinar los datos para entrenar sus parámetros?	No
Tipo de datos de columna de entrada	Vector de tamaño conocido de Single tipos o Double .
Tipo de datos de columna de salida	El mismo tipo de datos que la columna de entrada
NuGet necesario además de Microsoft.ML	Microsoft.ML.OnnxTransformer

Admite la inferencia de modelos en formato ONNX 1.2, 1.3, 1.4 y 1.5 (opset 7, 8, 9 y 10), mediante la biblioteca Microsoft.ML.OnnxRuntime . Los modelos se puntúan en la CPU de forma predeterminada. Si se necesita la ejecución de GPU (opcional), use el paquete NuGet disponible en Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu y descargue CUDA 9.1 Toolkit y cuDNN. Establezca el parámetro "gpuDeviceId" en un entero no negativo válido. Los valores típicos de identificador de dispositivo son 0 o 1. Las entradas y salidas de los modelos ONNX deben ser de tipo Tensor. La secuencia y las asignaciones aún no se admiten. OnnxRuntime funciona actualmente en plataformas de 64 bits linux de Windows y Ubuntu 16.04. Mac OS que se admitirá pronto. Visite Modelos de ONNX para ver una lista de modelos fácilmente disponibles para empezar a trabajar. Consulte ONNX para obtener más información.

Para crear este estimador, use lo siguiente: ApplyOnnxModel

Consulte la sección Consulte también los vínculos a ejemplos de uso.

Métodos

Dispose()	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU.
GetOutputSchema(DataViewSchema)	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU. (Heredado de RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU. (Heredado de RowToRowTransformerBase)

Implementaciones de interfaz explícitas

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU. (Heredado de RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU. (Heredado de RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper	ITransformerresultante de ajustar un .OnnxScoringEstimator Consulte para OnnxScoringEstimator más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU. (Heredado de RowToRowTransformerBase)

Métodos de extensión

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	Obtenga una vista previa de un transformer efecto de en un objeto determinado data.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Cree una nueva cadena de transformadores anexando otro transformador al final de esta cadena de transformadores.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crea un motor de predicción para una canalización de serie temporal. Actualiza el estado del modelo de serie temporal con observaciones que se ven en la fase de predicción y permite la creación de puntos de control del modelo.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> crea un motor de predicción para una canalización de serie temporal. Actualiza el estado del modelo de serie temporal con observaciones que se ven en la fase de predicción y permite la creación de puntos de control del modelo.