LearningModel Clase
Definición
Importante
Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.
Representa un modelo de aprendizaje automático entrenado.
public ref class LearningModel sealed : IClosable
/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
class LearningModel final : IClosable
[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
[Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
public sealed class LearningModel : System.IDisposable
Public NotInheritable Class LearningModel
Implements IDisposable
- Herencia
- Atributos
- Implementaciones
Requisitos de Windows
Familia de dispositivos |
Windows 10, version 1809 (se introdujo en la versión 10.0.17763.0)
|
API contract |
Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (se introdujo en la versión v1.0)
|
Ejemplos
En el ejemplo siguiente se carga un modelo y se crea una sesión de evaluación con él.
private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
LearningModel _model;
LearningModelSession _session;
try
{
// Load and create the model
var modelFile =
await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
_model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);
// Create the evaluation session with the model
_session = new LearningModelSession(_model);
}
catch (Exception ex)
{
StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
_model = null;
}
}
Comentarios
Este es el objeto principal que se usa para interactuar con Windows ML. Se usa para cargar, enlazar y evaluar modelos de ONNX entrenados:
- Cargue el modelo mediante uno de los constructores Load*.
- Enumere InputFeatures y OutputFeatures y enlace al modelo.
- Cree una clase LearningModelSession y evalaute.
Windows Server
Para usar esta API en Windows Server, debe usar Windows Server 2019 con Experiencia de escritorio.
Seguridad para subprocesos
Esta API es segura para subprocesos.
Propiedades
Author |
Nombre del autor del modelo. |
Description |
Descripción del modelo. |
Domain |
Dominio del modelo. |
InputFeatures |
Una lista de las características de entrada del modelo. |
Metadata |
Los metadatos de cadena> sin formato <del modelo ONNX. |
Name |
Nombre del modelo |
OutputFeatures |
Una lista de las características de salida del modelo. |
Version |
Versión del modelo. |
Métodos
Close() |
Libera el modelo ONNX en memoria. Después de llamar a esto, no puede crear más objetos LearningModelSession . |
Dispose() |
Realiza tareas definidas por la aplicación asociadas a la liberación o al restablecimiento de recursos no administrados. |
LoadFromFilePath(String, ILearningModelOperatorProvider) |
Carga un modelo ONNX desde un archivo en el disco. |
LoadFromFilePath(String) |
Carga un modelo ONNX desde un archivo en el disco. |
LoadFromStorageFileAsync(IStorageFile, ILearningModelOperatorProvider) |
Carga un modelo ONNX desde un IStorageFile de forma asincrónica. |
LoadFromStorageFileAsync(IStorageFile) |
Carga un modelo ONNX desde un IStorageFile de forma asincrónica. |
LoadFromStream(IRandomAccessStreamReference, ILearningModelOperatorProvider) |
Carga un modelo DE ONNX desde una secuencia. |
LoadFromStream(IRandomAccessStreamReference) |
Carga un modelo DE ONNX desde una secuencia. |
LoadFromStreamAsync(IRandomAccessStreamReference, ILearningModelOperatorProvider) |
Carga un modelo de ONNX desde una secuencia de forma asincrónica. |
LoadFromStreamAsync(IRandomAccessStreamReference) |
Carga un modelo de ONNX desde una secuencia de forma asincrónica. |