TextClassificationTrainer Kelas

Definisi

Ruang nama:

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert

Rakitan:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paket:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Sumber:

TextClassificationTrainer.cs

IEstimator<TTransformer> untuk melatih Deep Neural Network (DNN) untuk mengklasifikasikan teks.

public class TextClassificationTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<uint,long>

type TextClassificationTrainer = class
    inherit NasBertTrainer<uint32, int64>

Public Class TextClassificationTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of UInteger, Long)

Warisan

Object

TorchSharpBaseTrainer

TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>

NasBertTrainer<UInt32,Int64>

TextClassificationTrainer

Keterangan

Untuk membuat pelatih ini, gunakan TextClassification.

Kolom input dan output

Data kolom label input harus jenis kunci dan kolom kalimat harus berjenis TextDataViewType.

Pelatih ini menghasilkan kolom berikut:

Nama kolom output	Jenis kolom	Description
PredictedLabel	kunci jenis	Indeks label yang diprediksi. Jika nilainya i, label aktual akan menjadi kategori ke-idalam jenis label input yang berupa nilai kunci.
Score	Vektor dariSingle	Skor semua kelas. Nilai yang lebih tinggi berarti probabilitas yang lebih tinggi untuk masuk ke kelas terkait. Jika elemen i-th memiliki nilai terbesar, indeks label yang diprediksi akan i. Perhatikan bahwa i adalah indeks berbasis nol.

Karakteristik pelatih

Karakteristik	Nilai
Tugas pembelajaran mesin	Klasifikasi multikelas
Apakah normalisasi diperlukan?	Tidak
Apakah penembolokan diperlukan?	Tidak
NuGet yang diperlukan selain Microsoft.ML	Microsoft.ML.TorchSharp dan libtorch-cpu atau libtorch-cuda-11.3 atau salah satu varian spesifik OS.
Dapat diekspor ke ONNX	Tidak

Detail algoritma pelatihan

Melatih Deep Neural Network (DNN) dengan memanfaatkan model roBERTa NAS-BERT yang sudah ada dan telah dilatih sebelumnya untuk tujuan mengklasifikasikan teks.

Metode

Nama	Deskripsi
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer> untuk melatih Deep Neural Network (DNN) untuk mengklasifikasikan teks. (Diperoleh dari NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)

Metode Ekstensi

Nama	Deskripsi
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	Tambahkan 'titik pemeriksaan penembolokan' ke rantai estimator. Ini akan memastikan bahwa estimator hilir akan dilatih terhadap data cache. Sangat membantu untuk memiliki titik pemeriksaan penembolokan sebelum pelatih yang mengambil beberapa data lolos.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	Mengingat estimator, kembalikan objek pembungkus yang akan memanggil delegasi setelah Fit(IDataView) dipanggil. Seringkali penting bagi estimator untuk mengembalikan informasi tentang apa yang cocok, itulah sebabnya Fit(IDataView) metode mengembalikan objek yang di ketik secara khusus, bukan hanya umum ITransformer. Namun, pada saat yang sama, IEstimator<TTransformer> sering dibentuk menjadi alur dengan banyak objek, jadi kita mungkin perlu membangun rantai estimator melalui EstimatorChain<TLastTransformer> tempat estimator yang ingin kita dapatkan transformator dikubur di suatu tempat dalam rantai ini. Untuk skenario itu, kita dapat melalui metode ini melampirkan delegasi yang akan dipanggil setelah cocok dipanggil.