EstimatorChain<TLastTransformer> Classe
Importante
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Rappresenta una catena (potenzialmente vuota) di stima che terminano con un TLastTransformer
oggetto .
Se la catena è vuota, TLastTransformer
è sempre ITransformer.
public sealed class EstimatorChain<TLastTransformer> : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.TransformerChain<TLastTransformer>> where TLastTransformer : class, ITransformer
type EstimatorChain<'LastTransformer (requires 'LastTransformer : null and 'LastTransformer :> ITransformer)> = class
interface IEstimator<TransformerChain<'LastTransformer>>
Public NotInheritable Class EstimatorChain(Of TLastTransformer)
Implements IEstimator(Of TransformerChain(Of TLastTransformer))
- TLastTransformer
- Ereditarietà
-
EstimatorChain<TLastTransformer>
- Implementazioni
-
IEstimator<TransformerChain<TLastTransformer>>
Estimator |
Creare una catena di stima vuota. |
Last |
Rappresenta una catena (potenzialmente vuota) di stima che terminano con un |
Append<TNew |
Rappresenta una catena (potenzialmente vuota) di stima che terminano con un |
Append |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile disporre di un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training o della progettazione delle funzionalità che accettano più passaggi di dati. È anche utile avere dopo un'operazione lenta, ad esempio dopo il caricamento del set di dati da un'origine lenta o dopo la progettazione delle funzionalità lenta sulla fase di applicazione, se gli stimatori downstream eseguiranno più passaggi sull'output di questa operazione. L'aggiunta di un checkpoint della cache all'inizio o alla fine di un oggetto EstimatorChain<TLastTransformer> è senza significato e deve essere evitata. I checkpoint della cache devono essere rimossi se vengono visualizzate eccezioni su disco o OutOfMemory, che possono verificarsi quando il set di dati in primo piano prima del checkpoint è maggiore della RAM disponibile. |
Fit(IData |
Rappresenta una catena (potenzialmente vuota) di stima che terminano con un |
Get |
Rappresenta una catena (potenzialmente vuota) di stima che terminano con un |
Append |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati. |
With |
Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |
Prodotto | Versioni |
---|---|
ML.NET | 1.0.0, 1.1.0, 1.2.0, 1.3.1, 1.4.0, 1.5.0, 1.6.0, 1.7.0, 2.0.0, 3.0.0, 4.0.0, Preview |