ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine Metodo

Definizione

Spazio dei nomi:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacchetto:

Microsoft.ML v2.0.0

Overload

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Creare un motore di stima per una stima una sola volta. Viene usato principalmente in combinazione con Load(Stream, DataViewSchema), dove lo schema di input viene estratto durante il caricamento del modello.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Creare un motore di stima per una stima una sola volta. Viene usato principalmente in combinazione con Load(Stream, DataViewSchema), dove lo schema di input viene estratto durante il caricamento del modello.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Creare un motore di stima per la stima una sola volta (utilizzo predefinito).

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

Creare un motore di stima per una stima una sola volta. Viene usato principalmente in combinazione con Load(Stream, DataViewSchema), dove lo schema di input viene estratto durante il caricamento del modello.

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametri di tipo

TSrc

Classe che definisce i dati di input.

TDst

Classe che definisce i dati di output.

Parametri

transformer

ITransformer

Trasformatore da usare per la stima.

inputSchema

DataViewSchema

Schema di input.

Restituisce

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

Creare un motore di stima per una stima una sola volta. Viene usato principalmente in combinazione con Load(Stream, DataViewSchema), dove lo schema di input viene estratto durante il caricamento del modello.

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.PredictionEngineOptions options) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.PredictionEngineOptions -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, options As PredictionEngineOptions) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametri di tipo

TSrc

Classe che definisce i dati di input.

TDst

Classe che definisce i dati di output.

Parametri

transformer

ITransformer

Trasformatore da usare per la stima.

options

PredictionEngineOptions

Opzioni di configurazione avanzate.

Restituisce

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

Creare un motore di stima per la stima una sola volta (utilizzo predefinito).

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, bool ignoreMissingColumns = true, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition inputSchemaDefinition = default, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition outputSchemaDefinition = default) where TSrc : class where TDst : class, new();

member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * bool * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))

Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, Optional ignoreMissingColumns As Boolean = true, Optional inputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing, Optional outputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

Parametri di tipo

TSrc

Classe che definisce i dati di input.

TDst

Classe che definisce i dati di output.

Parametri

transformer

ITransformer

Trasformatore da usare per la stima.

ignoreMissingColumns

Boolean

Se generare un'eccezione se esiste una colonna in outputSchemaDefinition , ma il membro corrispondente non esiste in TDst.

inputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Impostazioni aggiuntive dello schema di input.

outputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Impostazioni aggiuntive dello schema di output.

Restituisce

PredictionEngine<TSrc,TDst>

Esempio

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic.ModelOperations
{
    public class SaveLoadModel
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Generate sample data.
            var data = new List<Data>()
            {
                new Data() { Value="abc" }
            };

            // Convert data to IDataView.
            var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
            var inputColumnName = nameof(Data.Value);
            var outputColumnName = nameof(Transformation.Key);

            // Transform.
            ITransformer model = mlContext.Transforms.Conversion
                .MapValueToKey(outputColumnName, inputColumnName).Fit(dataView);

            // Save model.
            mlContext.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");

            // Load model.
            using (var file = File.OpenRead("model.zip"))
                model = mlContext.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);

            // Create a prediction engine from the model for feeding new data.
            var engine = mlContext.Model
                .CreatePredictionEngine<Data, Transformation>(model);

            var transformation = engine.Predict(new Data() { Value = "abc" });

            // Print transformation to console.
            Console.WriteLine("Value: {0}\t Key:{1}", transformation.Value,
                transformation.Key);

            // Value: abc       Key:1

        }

        private class Data
        {
            public string Value { get; set; }
        }

        private class Transformation
        {
            public string Value { get; set; }
            public uint Key { get; set; }
        }
    }
}