StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> Kelas
Definisi
Penting
Beberapa informasi terkait produk prarilis yang dapat diubah secara signifikan sebelum dirilis. Microsoft tidak memberikan jaminan, tersirat maupun tersurat, sehubungan dengan informasi yang diberikan di sini.
public abstract class StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type StochasticTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class StochasticTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)
Jenis parameter
- TTransformer
- TModel
- Warisan
- Turunan
Konstruktor
StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>(IHost, SchemaShape+Column, SchemaShape+Column, SchemaShape+Column) |
Bidang
FeatureColumn |
Kolom fitur yang diharapkan pelatih. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
LabelColumn |
Kolom label yang diharapkan pelatih. Dapat berupa |
WeightColumn |
Kolom berat yang diharapkan pelatih. Dapat berupa |
Properti
Info |
Metode
Fit(IDataView) |
Melatih dan mengembalikan ITransformer. (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) | (Diperoleh dari TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metode Ekstensi
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 berlalu. |
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 ditik 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 pas dipanggil. |