LearningModelEvaluationResult Clase

Definición

Espacio de nombres:

Windows.AI.MachineLearning

Obtiene los resultados de la evaluación.

public ref class LearningModelEvaluationResult sealed

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class LearningModelEvaluationResult final

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class LearningModelEvaluationResult

Public NotInheritable Class LearningModelEvaluationResult

Herencia

Object Platform::Object IInspectable LearningModelEvaluationResult

Atributos

ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

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 recuperan las primeras características de entrada y salida del modelo, se crea un marco de salida, se enlazan las características de entrada y salida y se evalúa el modelo.

private async Task EvaluateModelAsync(
    VideoFrame _inputFrame, 
    LearningModelSession _session, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _inputFeatures, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _outputFeatures,
    LearningModel _model)
{
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;
    LearningModelBinding _binding = null;
    VideoFrame _outputFrame = null;
    LearningModelEvaluationResult _results;

    try
    {
        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription =
            _inputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image)
            as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription =
            _outputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor)
            as TensorFeatureDescriptor;

        // Create output frame based on expected image width and height
        _outputFrame = new VideoFrame(
            BitmapPixelFormat.Bgra8, 
            (int)_inputImageDescription.Width, 
            (int)_inputImageDescription.Height);

        // Create binding and then bind input/output features
        _binding = new LearningModelBinding(_session);

        _binding.Bind(_inputImageDescription.Name, _inputFrame);
        _binding.Bind(_outputImageDescription.Name, _outputFrame);

        // Evaluate and get the results
        _results = await _session.EvaluateAsync(_binding, "test");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Comentarios

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

CorrelationId	Cadena opcional que se pasó a LearningModelSession.Evaluate.
ErrorStatus	Si se produjo un error en la evaluación, devuelve un código de error para lo que provocó el error.
Outputs	Obtiene las características de salida del modelo.
Succeeded	True si la evaluación se completó correctamente; de lo contrario, false.

Consulte también

• Windows ML
• Ejemplos de Windows ML (GitHub)