TextClassificationTrainer クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert

アセンブリ:

Microsoft.ML.TorchSharp.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.TorchSharp v0.21.1

IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。

public class TextClassificationTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<uint,long>

type TextClassificationTrainer = class
    inherit NasBertTrainer<uint32, int64>

Public Class TextClassificationTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of UInteger, Long)

継承

Object

TorchSharpBaseTrainer

TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>

NasBertTrainer<UInt32,Int64>

TextClassificationTrainer

注釈

このトレーナーを作成するには、 TextClassification を使用します。

入力列と出力列

入力ラベル列のデータは キー 型である必要があり、文の列は 型TextDataViewTypeである必要があります。

このトレーナーからは、以下の列が出力されます。

出力列の名前	列の型	説明
PredictedLabel	キー型	予測ラベルのインデックス。 その値が i の場合、実際のラベルはキーと値の入力ラベルの型の i 番目のカテゴリになります。
Score	のベクトルSingle	すべてのクラスのスコア。値が大きいほど、関連するクラスに分類される可能性が高くなります。 i 番目の要素が最大値の場合、予測ラベル インデックスは i になります。i はゼロベースのインデックスです。

トレーナーの特性

機械学習タスク	多クラス分類
正規化は必要ですか?	いいえ
キャッシュは必要ですか?	いいえ
Microsoft.ML に加えて必要な NuGet	Microsoft.ML.TorchSharp および libtorch-cpu または libtorch-cuda-11.3、または OS 固有のバリアントのいずれか。
ONNX にエクスポート可能	いいえ

トレーニング アルゴリズムの詳細

テキストの分類を目的として、既存の事前トレーニング済みの NAS-BERT roBERTa モデルを利用してディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングします。

メソッド

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。 (継承元 TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	IEstimator<TTransformer>テキストを分類するためのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) をトレーニングするための 。 (継承元 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)