LearningModelSession.EvaluateFeaturesAsync Metode

Referensi

Definisi

Ruang nama:: Windows.AI.MachineLearning

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.

Edit

Mengevaluasi model pembelajaran mesin secara asinkron menggunakan nilai fitur dalam fitur.

public:
 virtual IAsyncOperation<LearningModelEvaluationResult ^> ^ EvaluateFeaturesAsync(IMap<Platform::String ^, Platform::Object ^> ^ features, Platform::String ^ correlationId) = EvaluateFeaturesAsync;

/// [Windows.Foundation.Metadata.RemoteAsync]
IAsyncOperation<LearningModelEvaluationResult> EvaluateFeaturesAsync(IMap<winrt::hstring, IInspectable const&> const& features, winrt::hstring const& correlationId);

[Windows.Foundation.Metadata.RemoteAsync]
public IAsyncOperation<LearningModelEvaluationResult> EvaluateFeaturesAsync(IDictionary<string,object> features, string correlationId);

function evaluateFeaturesAsync(features, correlationId)

Public Function EvaluateFeaturesAsync (features As IDictionary(Of String, Object), correlationId As String) As IAsyncOperation(Of LearningModelEvaluationResult)

Parameter

features: IMap<String,Object>

IDictionary<String,Object>

IMap<Platform::String,Platform::Object>

IMap<winrt::hstring,IInspectable>

Peta fitur untuk mengevaluasi model.

correlationId: String
Platform::String

winrt::hstring

String yang disediakan pengguna opsional untuk menyambungkan hasil output.

Mengembalikan

IAsyncOperation<LearningModelEvaluationResult>

Hasil evaluasi.

Atribut: RemoteAsyncAttribute

Keterangan

Metode ini adalah alternatif untuk ikatan yang dipisahkan kemudian mengevaluasi formulir yang mengambil LearningModelBinding. Ini akan mengambil fitur yang diteruskan, membuat LearningModelBinding untuk Anda, mengikat fitur, dan kemudian mengevaluasi model.

Windows Server

Untuk menggunakan API ini di Windows Server, Anda harus menggunakan Windows Server 2019 dengan Pengalaman Desktop.

Keamanan utas

API ini aman untuk utas.

Berlaku untuk

Bagikan melalui