LearningPipelineExtensions 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v2.0.0

추정기 및 변환기 파이프라인의 체인을 허용하는 확장 메서드입니다.

public static class LearningPipelineExtensions

type LearningPipelineExtensions = class

Public Module LearningPipelineExtensions

상속

Object

LearningPipelineExtensions

메서드

Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, IEstimator<TTrans>)	이 데이터 로더에 추정기를 추가하여 새 복합 로더 추정기를 만듭니다.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoader<TSource>, TTrans)	이 데이터 로더에 변환기를 추가하여 새 복합 로더를 만듭니다.
Append<TSource,TTrans>(IDataLoaderEstimator<TSource,IDataLoader<TSource>>, IEstimator<TTrans>)	이 데이터 로더 추정기의 끝에 다른 추정기를 추가하여 새 복합 로더 추정기를 만듭니다.
Append<TTrans>(IEstimator<ITransformer>, IEstimator<TTrans>, TransformerScope)	이 추정기의 끝에 다른 예측 변수를 추가하여 새 추정기 체인을 만듭니다.
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	이 변환기 체인의 끝에 다른 변환기를 추가하여 새 변압기 체인을 만듭니다.
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점을 두는 것이 유용합니다.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	추정기가 지정된 경우 대리자를 호출한 후 Fit(IDataView) 호출되는 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 특별히 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변압기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수도 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출되는 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다.