MLContext Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v3.0.1

Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.

public sealed class MLContext

type MLContext = class
    interface IHostEnvironment
    interface IChannelProvider
    interface IExceptionContext
    interface IProgressChannelProvider

Public NotInheritable Class MLContext

Dziedziczenie

Object

MLContext

Implementuje

IChannelProvider IExceptionContext IHostEnvironment IProgressChannelProvider

Konstruktory

MLContext(Nullable<Int32>)

Utwórz kontekst uczenia maszynowego.

Właściwości

AnomalyDetection	Trenerzy i zadania specyficzne dla problemów z wykrywaniem anomalii.
BinaryClassification	Trenerzy i zadania specyficzne dla problemów klasyfikacji binarnej.
Clustering	Trenerzy i zadania specyficzne dla problemów z klastrowaniem.
ComponentCatalog	Jest to wykaz składników, które będą używane do ładowania modelu.
Data	Ładowanie i zapisywanie danych.
FallbackToCpu	Zezwalaj na powrót do uruchamiania na procesorze CPU, jeśli nie można uruchomić na procesorze GPU.
Forecasting	Trenerzy i zadania specyficzne dla prognozowania problemów.
GpuDeviceId	Identyfikator urządzenia GPU do uruchamiania wykonywania w celu null uruchomienia na procesorze CPU.
Model	Operacje z wytrenowanym modelem.
MulticlassClassification	Trenerzy i zadania specyficzne dla problemów klasyfikacji wieloklasowej.
Ranking	Trenerzy i zadania specyficzne dla klasyfikowania problemów.
Regression	Trenerzy i zadania specyficzne dla problemów regresji.
TempFilePath	Pobiera lub ustawia lokalizację plików tymczasowych utworzonych przez ML.NET.
Transforms	Operacje przetwarzania danych.

Zdarzenia

Log	Procedura obsługi komunikatów dziennika.

Jawne implementacje interfejsu

IChannelProvider.Start(String)	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
IChannelProvider.StartPipe<TMessage>(String)	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
IExceptionContext.ContextDescription	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
IExceptionContext.Process<TException>(TException)	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
IHostEnvironment.Register(String, Nullable<Int32>, Nullable<Boolean>)	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.
IProgressChannelProvider.StartProgressChannel(String)	Wspólny kontekst dla wszystkich operacji ML.NET. Po utworzeniu wystąpienia przez użytkownika zapewnia on sposób tworzenia składników na potrzeby przygotowywania danych, inżynierii cech, szkolenia, przewidywania i oceny modelu. Umożliwia również rejestrowanie, kontrolę wykonywania i możliwość ustawiania powtarzalnych liczb losowych.