OnnxTransformer クラス

定義

名前空間:

Microsoft.ML.Transforms.Onnx

アセンブリ:

Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

パッケージ:

Microsoft.ML.OnnxTransformer v3.0.1

ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。

public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, IDisposable

type OnnxTransformer = class
    inherit RowToRowTransformerBase
    interface IDisposable

Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IDisposable

継承

Object

RowToRowTransformerBase

OnnxTransformer

実装

IDisposable

注釈

推定特性

このエスティメーターは、パラメーターをトレーニングするためにデータを確認する必要がありますか?	いいえ
入力列のデータ型	既知のサイズの Single ベクターまたは Double 型。
出力列のデータ型	入力列と同じデータ型
Microsoft.ML に加えて必要な NuGet	Microsoft.ML.OnnxTransformer

Microsoft.ML.OnnxRuntime ライブラリを使用して、ONNX 1.2、1.3、1.4、1.5 形式 (opset 7、8、9、10) のモデルの推論をサポートします。 モデルは、既定で CPU でスコア付けされます。 GPU の実行が必要な場合 (省略可能)、 Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu で入手できる NuGet パッケージを使用し、 CUDA 9.1 Toolkit と cuDNN をダウンロードします。 パラメーター 'gpuDeviceId' を有効な負以外の整数に設定します。 一般的なデバイス ID の値は 0 または 1 です。 ONNX モデルの入力と出力はテンソル型である必要があります。 シーケンスとマップはまだサポートされていません。 OnnxRuntime は現在、Windows および Ubuntu 16.04 Linux 64 ビット プラットフォームで動作します。 Mac OS はまもなくサポートされる予定です。 ONNX モデルにアクセスして、すぐに使用できるモデルの一覧を確認してください。 詳細については 、ONNX を参照してください。

このエスティメーターを作成するには、次を使用します: ApplyOnnxModel

使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。

メソッド

Dispose()	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。
GetOutputSchema(DataViewSchema)	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase)

明示的なインターフェイスの実装

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper	ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase)

拡張メソッド

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	特定dataのオブジェクトに対するtransformer効果をプレビューします。
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	このトランスチェーンの端に別のトランスを追加して、新しいトランスチェーンを作成します。
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 これは、予測フェーズで見られる観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 これは、予測フェーズで見られる観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。