LearningPipelineExtensions Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v2.0.0

Méthodes d’extension qui permettent le chaînage des pipelines d’estimateur et de transformateur.

public static class LearningPipelineExtensions

type LearningPipelineExtensions = class

Public Module LearningPipelineExtensions

Héritage

Object

LearningPipelineExtensions

Méthodes

Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, IEstimator<TTrans>)	Créez un estimateur de chargeur composite en ajoutant un estimateur à ce chargeur de données.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, TTrans)	Créez un chargeur composite en ajoutant un transformateur à ce chargeur de données.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoaderEstimator<TSource,IDataLoader<TSource>>, IEstimator<TTrans>)	Créez un estimateur de chargeur composite en ajoutant un autre estimateur à la fin de cet estimateur de chargeur de données.
Append<TTrans>(IEstimator<ITransformer>, IEstimator<TTrans>, TransformerScope)	Créez une chaîne d’estimateur en ajoutant un autre estimateur à la fin de cet estimateur.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Créez une chaîne de transformateur, en ajoutant un autre transformateur à la fin de cette chaîne de transformateur.
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de package qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui a été adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé.