ModelOperationsCatalog 클래스

정의

네임스페이스:

Microsoft.ML

어셈블리:

Microsoft.ML.Data.dll

패키지:

Microsoft.ML v2.0.0

학습된 MLContext 모델을 저장하고 로드하는 데 사용되는 클래스입니다.

public sealed class ModelOperationsCatalog

type ModelOperationsCatalog = class

Public NotInheritable Class ModelOperationsCatalog

상속

Object

ModelOperationsCatalog

메서드

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	일회성 예측(기본 사용량)에 대한 예측 엔진을 만듭니다.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	일회성 예측을 위한 예측 엔진을 만듭니다. 주로 모델을 로드하는 동안 입력 스키마가 추출되는 위치와 함께 Load(Stream, DataViewSchema)사용됩니다.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	일회성 예측을 위한 예측 엔진을 만듭니다. 주로 모델을 로드하는 동안 입력 스키마가 추출되는 위치와 함께 Load(Stream, DataViewSchema)사용됩니다.
Load(Stream, DataViewSchema)	스트림에서 모델 및 해당 입력 스키마를 로드합니다.
Load(String, DataViewSchema)	파일에서 모델 및 해당 입력 스키마를 로드합니다.
LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	스트림에서 변환기 모델 및 데이터 로더 모델을 로드합니다.
LoadWithDataLoader(String, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	파일에서 변환기 모델 및 데이터 로더 모델을 로드합니다.
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)	변환기 모델 및 스트림에 학습하는 데 사용된 데이터의 스키마를 저장합니다.
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)	변환기 모델 및 파일에 학습하는 데 사용된 데이터의 스키마를 저장합니다.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)	스트림에 입력 데이터를 만드는 데 사용되는 변환기 모델 및 로더를 저장합니다.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)	파일에 입력 데이터를 만드는 데 사용되는 변환기 모델 및 로더를 저장합니다.

확장 메서드

LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String)	TensorFlow 모델을 메모리에 로드합니다. 이 메서드는 모델을 한 번 로드한 후 스키마를 쿼리하고 사용을 ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean)만드는 TensorFlowEstimator 데 사용할 수 있는 편리한 방법입니다. 이 API를 사용하려면 TensorFlow 재배포에 대한 추가 NuGet 종속성이 필요합니다. 자세한 내용은 연결된 문서를 참조하세요. TensorFlowModel 또한 Dispose()를 명시적으로 호출하거나 "using" 구문으로 변수를 선언하여 암시적으로 해제해야 하는 관리되지 않는 리소스에 대한 참조도 보유합니다.>
LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String, Boolean)	TensorFlow 모델을 메모리에 로드합니다. 이 메서드는 모델을 한 번 로드한 후 스키마를 쿼리하고 사용을 ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean)만드는 TensorFlowEstimator 데 사용할 수 있는 편리한 방법입니다. 이 API를 사용하려면 TensorFlow 재배포에 대한 추가 NuGet 종속성이 필요합니다. 자세한 내용은 연결된 문서를 참조하세요. TensorFlowModel 또한 Dispose()를 명시적으로 호출하거나 "using" 구문으로 변수를 선언하여 암시적으로 해제해야 하는 관리되지 않는 리소스에 대한 참조도 보유합니다.>