MLContext Classe
Definizione
Importante
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Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili.
public sealed class MLContext
public sealed class MLContext : Microsoft.ML.Runtime.IHostEnvironment
type MLContext = class
interface IHostEnvironment
interface IChannelProvider
interface IExceptionContext
interface IProgressChannelProvider
Public NotInheritable Class MLContext
Public NotInheritable Class MLContext
Implements IHostEnvironment
- Ereditarietà
-
MLContext
- Implementazioni
Costruttori
MLContext(Nullable<Int32>) |
Creare il contesto di Machine Learning. |
Proprietà
AnomalyDetection |
Trainer e attività specifiche per i problemi di rilevamento anomalie. |
BinaryClassification |
Trainer e attività specifiche dei problemi di classificazione binaria. |
Clustering |
Formatori e attività specifiche dei problemi di clustering. |
ComponentCatalog |
Si tratta di un catalogo di componenti che verranno usati per il caricamento del modello. |
Data |
Caricamento e salvataggio dei dati. |
FallbackToCpu |
Consentire il fallback per l'esecuzione nella CPU se non è stato possibile eseguire in GPU. |
Forecasting |
Formatori e attività specifiche per la previsione dei problemi. |
GpuDeviceId |
ID dispositivo GPU su cui eseguire l'esecuzione, |
Model |
Operazioni con modelli sottoposti a training. |
MulticlassClassification |
Trainer e attività specifiche per i problemi di classificazione multiclasse. |
Ranking |
Trainer e attività specifiche per la classificazione dei problemi. |
Regression |
Trainer e attività specifiche dei problemi di regressione. |
TempFilePath |
Ottiene o imposta il percorso dei file temporanei creati da ML.NET. |
Transforms |
Operazioni di elaborazione dati. |
Eventi
Log |
Gestore per i messaggi di log. |
Implementazioni dell'interfaccia esplicita
IChannelProvider.Start(String) |
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IChannelProvider.StartPipe<TMessage>(String) |
Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili. |
IExceptionContext.ContextDescription |
Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili. |
IExceptionContext.Process<TException>(TException) |
Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili. |
IHostEnvironment.Register(String, Nullable<Int32>, Nullable<Boolean>) |
Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili. |
IProgressChannelProvider.StartProgressChannel(String) |
Contesto comune per tutte le operazioni di ML.NET. Una volta creata un'istanza dall'utente, offre un modo per creare componenti per la preparazione dei dati, la progettazione delle funzionalità, il training, la stima e la valutazione del modello. Consente anche la registrazione, il controllo dell'esecuzione e la possibilità di impostare numeri casuali ripetibili. |