LearningPipelineExtensions Classe

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

Metodi di estensione che consentono la concatenazione di pipeline di stima e trasformatore.

public static class LearningPipelineExtensions

type LearningPipelineExtensions = class

Public Module LearningPipelineExtensions

Ereditarietà

Object

LearningPipelineExtensions

Metodi

Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, IEstimator<TTrans>)	Creare un nuovo strumento di stima del caricatore composito aggiungendo un stimatore a questo caricatore di dati.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, TTrans)	Creare un nuovo caricatore composito aggiungendo un trasformatore a questo caricatore dati.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoaderEstimator<TSource,IDataLoader<TSource>>, IEstimator<TTrans>)	Creare un nuovo strumento di stima del caricatore composito aggiungendo un altro estimatore alla fine di questo strumento di stima dei dati.
Append<TTrans>(IEstimator<ITransformer>, IEstimator<TTrans>, TransformerScope)	Creare una nuova catena di stima, aggiungendo un altro stimatore alla fine di questo stimatore.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Creare una nuova catena di trasformatori aggiungendo un altro trasformatore alla fine di questa catena di trasformatori.
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	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.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	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.