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LearningModel.InputFeatures 속성

정의

모델의 입력 기능 목록입니다.

public:
 property IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor ^> ^ InputFeatures { IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor ^> ^ get(); };
IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor> InputFeatures();
public IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> InputFeatures { get; }
var iVectorView = learningModel.inputFeatures;
Public ReadOnly Property InputFeatures As IReadOnlyList(Of ILearningModelFeatureDescriptor)

속성 값

모델의 입력 기능 목록입니다.

예제

다음 예제에서는 로컬 파일에서 모델을 로드하고, 모델에서 세션을 만들고, 모델의 입력 및 출력 기능을 가져옵니다.

private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
    LearningModel _model;
    LearningModelSession _session;
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;

    try
    {
        // Load and create the model
        var modelFile = 
            await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
        _model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);

        // Create the evaluation session with the model
        _session = new LearningModelSession(_model);

        // Get input and output features of the model
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> inputFeatures = _model.InputFeatures.ToList();
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> outputFeatures = _model.OutputFeatures.ToList();

        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription = inputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image) as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription = outputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor) as TensorFeatureDescriptor;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

설명

Windows Server

Windows Server에서 이 API를 사용하려면 데스크톱 환경에서 Windows Server 2019를 사용해야 합니다.

스레드로부터의 안전성

이 API는 스레드로부터 안전합니다.

적용 대상