SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> Classe
Définition
Important
Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.
public abstract class SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> where TOptions : SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>.OptionsBase, new() where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model (requires 'Options :> SdcaTrainerBase<'Options, 'ransformer, 'Model>.OptionsBase and 'Options : (new : unit -> 'Options) and 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit StochasticTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class SdcaTrainerBase(Of TOptions, TTransformer, TModel)
Inherits StochasticTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Paramètres de type
- TOptions
- TTransformer
- TModel
- Héritage
-
SdcaTrainerBase<TOptions,TTransformer,TModel>
- Dérivé
Champs
FeatureColumn |
Colonne de caractéristique attendue par l’entraîneur. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
LabelColumn |
Colonne d’étiquette attendue par l’entraîneur. Peut être |
WeightColumn |
Colonne de poids attendue par l’entraîneur. Peut être |
Propriétés
Info | (Hérité de StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>) |
Méthodes
Fit(IDataView) |
Effectue l’apprentissage et retourne un ITransformer. (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) | (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Méthodes d’extension
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 restrictions qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important qu’un estimateur retourne des informations sur ce qui était 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 par EstimatorChain<TLastTransformer> le biais de 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. |