LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> Classe

Definizione

public abstract class LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type LinearTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class LinearTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Parametri di tipo

TTransformer
TModel
Ereditarietà
LinearTrainerBase<TTransformer,TModel>
Derivato

Campi

FeatureColumn

Colonna di funzionalità prevista dal formatore.

(Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Colonna dell'etichetta prevista dal formatore. Può essere null, che indica che l'etichetta non viene usata per il training.

(Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Colonna di peso prevista dal formatore. Può essere null, che indica che il peso non viene usato per il training.

(Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Proprietà

Info

Metodi

Fit(IDataView)

Esegue il training e restituisce un oggetto ITransformer.

(Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape) (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Metodi di estensione

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 in base ai dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dato un estimator, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sull'adattamento, 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> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit.

Si applica a