ModelOperationsCatalog Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paquet:

Microsoft.ML v2.0.0

Classe utilisée par MLContext pour enregistrer et charger des modèles formés.

public sealed class ModelOperationsCatalog

type ModelOperationsCatalog = class

Public NotInheritable Class ModelOperationsCatalog

Héritage

Object

ModelOperationsCatalog

Méthodes

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Créez un moteur de prédiction pour la prédiction ponctuelle (utilisation par défaut).
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Créez un moteur de prédiction pour la prédiction ponctuelle. Il est principalement utilisé conjointement avec Load(Stream, DataViewSchema), où le schéma d’entrée est extrait lors du chargement du modèle.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Créez un moteur de prédiction pour la prédiction ponctuelle. Il est principalement utilisé conjointement avec Load(Stream, DataViewSchema), où le schéma d’entrée est extrait lors du chargement du modèle.
Load(Stream, DataViewSchema)	Chargez le modèle et son schéma d’entrée à partir d’un flux.
Load(String, DataViewSchema)	Chargez le modèle et son schéma d’entrée à partir d’un fichier.
LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	Chargez un modèle de transformateur et un modèle de chargeur de données à partir d’un flux.
LoadWithDataLoader(String, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	Chargez un modèle de transformateur et un modèle de chargeur de données à partir d’un fichier.
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)	Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner vers le flux.
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)	Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner dans le fichier.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)	Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le flux.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)	Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le fichier.

Méthodes d’extension

LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String)

Chargez le modèle TensorFlow en mémoire. Il s’agit de la méthode pratique qui permet au modèle d’être chargé une fois et de l’utiliser par la suite pour interroger le schéma et la création de l’utilisation TensorFlowEstimatorScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). L’utilisation de cette API nécessite des dépendances NuGet supplémentaires sur le redist TensorFlow, consultez le document lié pour plus d’informations. TensorFlowModel contient également des références à des ressources non managées qui doivent être libérées avec un appel explicite à Dispose() ou implicitement en déclarant la variable avec la syntaxe « using » />

LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String, Boolean)

Chargez le modèle TensorFlow en mémoire. Il s’agit de la méthode pratique qui permet au modèle d’être chargé une fois et de l’utiliser par la suite pour interroger le schéma et la création de l’utilisation TensorFlowEstimatorScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). L’utilisation de cette API nécessite des dépendances NuGet supplémentaires sur le redist TensorFlow, consultez le document lié pour plus d’informations. TensorFlowModel contient également des références à des ressources non managées qui doivent être libérées avec un appel explicite à Dispose() ou implicitement en déclarant la variable avec la syntaxe « using » />