OnnxCatalog Classe

Définition

Espace de noms:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

Paquet:

Microsoft.ML.OnnxTransformer v2.0.0

public static class OnnxCatalog

type OnnxCatalog = class

Public Module OnnxCatalog

Héritage

Object

OnnxCatalog

Méthodes

ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, OnnxOptions)	Créez un OnnxScoringEstimator à l’aide de l’élément OnnxOptionsspécifié . Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné à la colonne d’entrée. Les colonnes d’entrée/sortie sont déterminées en fonction des colonnes d’entrée/sortie du modèle ONNX fourni. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné à la colonne d’entrée. Les colonnes d’entrée/sortie sont déterminées en fonction des colonnes d’entrée/sortie du modèle ONNX fourni. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, String, String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné à la inputColumnName colonne. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String, String, String, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné à la inputColumnName colonne. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné aux inputColumnNames colonnes. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, IDictionary<String,Int32[]>, Nullable<Int32>, Boolean, Int32)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné aux inputColumnNames colonnes. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
ApplyOnnxModel(TransformsCatalog, String[], String[], String, Nullable<Int32>, Boolean)	Créez un OnnxScoringEstimatormodèle Onnx préentraîné aux inputColumnNames colonnes. Pour en savoir plus sur les dépendances nécessaires, voir OnnxScoringEstimator comment l’exécuter sur un GPU.
DnnFeaturizeImage(TransformsCatalog, String, Func<DnnImageFeaturizerInput,EstimatorChain<ColumnCopyingTransformer>>, String)	Créez DnnImageFeaturizerEstimator, qui applique l’un des modèles DNN préentraînés dans DnnImageModelSelector le cas de la caractérisation d’une image.