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LearningModelEvaluationResult Classe

  • Référence

Définition

Espace de noms:
Windows.AI.MachineLearning
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Obtenez les résultats de l’évaluation.

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
Héritage
Object Platform::Object IInspectable LearningModelEvaluationResult
Attributs
ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Configuration requise pour Windows

Famille d’appareils
Windows 10, version 1809 (introduit dans 10.0.17763.0)
API contract
Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (introduit dans v1.0)

Exemples

L’exemple suivant récupère les premières fonctionnalités d’entrée et de sortie du modèle, crée une trame de sortie, lie les fonctionnalités d’entrée et de sortie et évalue le modèle.

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;
    }
}

Remarques

Windows Server

Pour utiliser cette API sur Windows Server, vous devez utiliser Windows Server 2019 avec Expérience utilisateur.

Sécurité des threads

Cette API est thread-safe.

Propriétés

CorrelationId

Chaîne facultative qui a été passée à LearningModelSession.Evaluate.
ErrorStatus

Si l’évaluation a échoué, retourne un code d’erreur pour la cause de l’échec.
Outputs

Obtient les fonctionnalités de sortie du modèle.
Succeeded

True si l’évaluation s’est terminée avec succès ; sinon, false.

S’applique à

Voir aussi