BinaryLoaderSaverCatalog.LoadFromBinary 메서드

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v5.0.0-preview.1.25125.4

오버로드

Name	Description
LoadFromBinary(DataOperationsCatalog, IMultiStreamSource)	IDataView 이진 파일에서 IMultiStreamSource 로드합니다. IDataView'는 지연되므로 여기서는 실제 로드가 발생하지 않고 스키마 유효성 검사만 수행됩니다.
LoadFromBinary(DataOperationsCatalog, String)	이 IDataView 진 파일에서 로드합니다. IDataView'는 지연되므로 여기서는 실제 로드가 발생하지 않고 스키마 유효성 검사만 수행됩니다.

LoadFromBinary(DataOperationsCatalog, IMultiStreamSource)

Source:

BinaryLoaderSaverCatalog.cs

IDataView 이진 파일에서 IMultiStreamSource 로드합니다. IDataView'는 지연되므로 여기서는 실제 로드가 발생하지 않고 스키마 유효성 검사만 수행됩니다.

public static Microsoft.ML.IDataView LoadFromBinary(this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource fileSource);

static member LoadFromBinary : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Microsoft.ML.Data.IMultiStreamSource -> Microsoft.ML.IDataView

<Extension()>
Public Function LoadFromBinary (catalog As DataOperationsCatalog, fileSource As IMultiStreamSource) As IDataView

매개 변수

catalog

DataOperationsCatalog

카탈로그입니다.

fileSource

IMultiStreamSource

로드할 파일 원본입니다. 예를 들어 이 작업은 될 MultiFileSource수 있습니다.

반품

IDataView

LoadFromBinary(DataOperationsCatalog, String)

Source:

BinaryLoaderSaverCatalog.cs

이 IDataView 진 파일에서 로드합니다. IDataView'는 지연되므로 여기서는 실제 로드가 발생하지 않고 스키마 유효성 검사만 수행됩니다.

public static Microsoft.ML.IDataView LoadFromBinary(this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, string path);

static member LoadFromBinary : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * string -> Microsoft.ML.IDataView

<Extension()>
Public Function LoadFromBinary (catalog As DataOperationsCatalog, path As String) As IDataView

매개 변수

catalog

DataOperationsCatalog

카탈로그입니다.

path

String

로드할 파일의 경로입니다.

반품

IDataView

예제

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

namespace Samples.Dynamic
{
    public static class SaveAndLoadFromBinary
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as a catalog of available operations
            // and as the source of randomness. Setting the seed to a fixed number
            // in this example to make outputs deterministic.
            var mlContext = new MLContext(seed: 0);

            // Create a list of training data points.
            var dataPoints = new List<DataPoint>()
            {
                new DataPoint(){ Label = 0, Features = 4},
                new DataPoint(){ Label = 0, Features = 5},
                new DataPoint(){ Label = 0, Features = 6},
                new DataPoint(){ Label = 1, Features = 8},
                new DataPoint(){ Label = 1, Features = 9},
            };

            // Convert the list of data points to an IDataView object, which is
            // consumable by ML.NET API.
            IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataPoints);

            // Create a FileStream object and write the IDataView to it as a binary
            // IDV file. 
            using (FileStream stream = new FileStream("data.idv", FileMode.Create))
                mlContext.Data.SaveAsBinary(data, stream);

            // Create an IDataView object by loading the binary IDV file.
            IDataView loadedData = mlContext.Data.LoadFromBinary("data.idv");

            // Inspect the data that is loaded from the previously saved binary file
            var loadedDataEnumerable = mlContext.Data
                .CreateEnumerable<DataPoint>(loadedData, reuseRowObject: false);

            foreach (DataPoint row in loadedDataEnumerable)
                Console.WriteLine($"{row.Label}, {row.Features}");

            // Preview of the loaded data.
            // 0, 4
            // 0, 5
            // 0, 6
            // 1, 8
            // 1, 9
        }

        // Example with label and feature values. A data set is a collection of such
        // examples.
        private class DataPoint
        {
            public float Label { get; set; }

            public float Features { get; set; }
        }
    }
}