ModelOperationsCatalog.Save メソッド

定義

名前空間:

Microsoft.ML

アセンブリ:

Microsoft.ML.Data.dll

パッケージ:

Microsoft.ML v2.0.0

オーバーロード

Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)	トランスフォーマー モデルと、ストリームへのトレーニングに使用されたデータのスキーマを保存します。
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)	トランスフォーマー モデルと、ファイルへのトレーニングに使用されたデータのスキーマを保存します。
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)	トランスフォーマー モデルと、ストリームへの入力データの作成に使用するローダーを保存します。
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)	トランスフォーマー モデルと、入力データの作成に使用するローダーをファイルに保存します。

Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)

トランスフォーマー モデルと、ストリームへのトレーニングに使用されたデータのスキーマを保存します。

public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, System.IO.Stream stream);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * System.IO.Stream -> unit

Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, stream As Stream)

パラメーター

model

ITransformer

保存するトレーニング済みモデル。 これは、空のトランスチェーンの短縮形として使用できること nullに注意してください。 戻り値を使用 Load(Stream, DataViewSchema) して読み込むと、空 TransformerChain<TLastTransformer>になります。

inputSchema

DataViewSchema

トランスフォーマーへの入力のスキーマ。 これは null でもかまいません。

stream

Stream

保存する書き込み可能なシーク可能なストリーム。

Save(ITransformer, DataViewSchema, String)

トランスフォーマー モデルと、ファイルへのトレーニングに使用されたデータのスキーマを保存します。

public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, string filePath);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * string -> unit

Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, filePath As String)

パラメーター

model

ITransformer

保存するトレーニング済みモデル。 これは、空のトランスチェーンの短縮形として使用できること nullに注意してください。 戻り値を使用 Load(Stream, DataViewSchema) して読み込むと、空 TransformerChain<TLastTransformer>になります。

inputSchema

DataViewSchema

トランスフォーマーへの入力のスキーマ。 これは null でもかまいません。

filePath

String

モデルを保存する必要があるパス。

例

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; }
        }
    }
}

Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)

トランスフォーマー モデルと、ストリームへの入力データの作成に使用するローダーを保存します。

public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, System.IO.Stream stream);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * System.IO.Stream -> unit

Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), stream As Stream)

型パラメーター

TSource

パラメーター

model

ITransformer

保存するトレーニング済みモデル。 これは、空のトランスチェーンの短縮形として使用できること nullに注意してください。 戻り値を使用 LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) して読み込むと、空 TransformerChain<TLastTransformer>になります。

loader

IDataLoader<TSource>

モデルのトレーニングにデータを作成するために使用されたローダー。

stream

Stream

保存する書き込み可能なシーク可能なストリーム。

Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)

トランスフォーマー モデルと、入力データの作成に使用するローダーをファイルに保存します。

public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, string filePath);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * string -> unit

Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), filePath As String)

型パラメーター

TSource

パラメーター

model

ITransformer

保存するトレーニング済みモデル。 これは、空のトランスチェーンの短縮形として使用できること nullに注意してください。 戻り値を使用 LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) して読み込むと、空 TransformerChain<TLastTransformer>になります。

loader

IDataLoader<TSource>

モデルのトレーニングにデータを作成するために使用されたローダー。

filePath

String

モデルを保存する必要があるパス。