OnnxTransformer 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요.
public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, IDisposable
public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase
type OnnxTransformer = class
inherit RowToRowTransformerBase
interface IDisposable
type OnnxTransformer = class
inherit RowToRowTransformerBase
Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IDisposable
Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
- 상속
- 구현
설명
추정기 특성
이 예측 도구는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까? | 아니요 |
입력 열 데이터 형식 | 알려진 크기의 벡터 또는 Double 형식입니다Single. |
출력 열 데이터 형식 | 입력 열과 동일한 데이터 형식 |
Microsoft.ML 외에도 필요한 NuGet | Microsoft.ML.OnnxTransformer |
Microsoft.ML.OnnxRuntime 라이브러리를 사용하여 ONNX 1.2, 1.3, 1.4 및 1.5 형식(opset 7, 8, 9 및 10)의 모델 추론을 지원합니다. 모델은 기본적으로 CPU에서 채점됩니다. GPU 실행이 필요한 경우(선택 사항) Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu 에서 사용할 수 있는 NuGet 패키지를 사용하고 CUDA 9.1 도구 키트 및 cuDNN을 다운로드합니다. 매개 변수 'gpuDeviceId'를 유효한 음수가 아닌 정수로 설정합니다. 일반적인 디바이스 ID 값은 0 또는 1입니다. ONNX 모델의 입력 및 출력은 Tensor 형식이어야 합니다. 시퀀스 및 맵은 아직 지원되지 않습니다. OnnxRuntime은 현재 Windows 및 Ubuntu 16.04 Linux 64비트 플랫폼에서 작동합니다. Mac OS는 곧 지원될 예정입니다. 시작하려면 ONNX 모델을 방문하여 쉽게 사용할 수 있는 모델 목록을 확인하세요. 자세한 내용은 ONNX 를 참조하세요.
이 추정기를 만들려면 다음을 사용합니다. ApplyOnnxModel
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 확인하세요.
메서드
Dispose() |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. |
GetOutputSchema(DataViewSchema) |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. (다음에서 상속됨 RowToRowTransformerBase) |
Transform(IDataView) |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. (다음에서 상속됨 RowToRowTransformerBase) |
명시적 인터페이스 구현
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. (다음에서 상속됨 RowToRowTransformerBase) |
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. (다음에서 상속됨 RowToRowTransformerBase) |
ITransformer.IsRowToRowMapper |
ITransformer 에 맞춤으로 인해 발생합니다 OnnxScoringEstimator. 필요한 종속성 및 GPU에서 실행하는 방법에 대해 자세히 알아보려면 참조 OnnxScoringEstimator 하세요. (다음에서 상속됨 RowToRowTransformerBase) |
확장 메서드
Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
지정된 |
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
이 변환기 체인의 끝에 다른 변환기를 추가하여 새 변환기 체인을 만듭니다. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 는 시계열 파이프라인에 대한 예측 엔진을 만듭니다. 예측 단계에서 볼 수 있는 관찰을 사용하여 시계열 모델의 상태를 업데이트하고 모델 검사점 지정을 허용합니다. |
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> 는 시계열 파이프라인에 대한 예측 엔진을 만듭니다. 예측 단계에서 볼 수 있는 관찰을 사용하여 시계열 모델의 상태를 업데이트하고 모델 검사점 지정을 허용합니다. |