ModelOperationsCatalog Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML

Zestaw:

Microsoft.ML.Data.dll

Pakiet:

Microsoft.ML v2.0.0

Klasa używana przez program MLContext do zapisywania i ładowania wytrenowanych modeli.

public sealed class ModelOperationsCatalog

type ModelOperationsCatalog = class

Public NotInheritable Class ModelOperationsCatalog

Dziedziczenie

Object

ModelOperationsCatalog

Metody

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Utwórz aparat przewidywania dla przewidywania jednorazowego (domyślne użycie).
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Utwórz aparat przewidywania na potrzeby jednorazowego przewidywania. Jest on używany głównie w połączeniu z elementem Load(Stream, DataViewSchema), gdzie schemat wejściowy jest wyodrębniany podczas ładowania modelu.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Utwórz aparat przewidywania na potrzeby jednorazowego przewidywania. Jest on używany głównie w połączeniu z elementem Load(Stream, DataViewSchema), gdzie schemat wejściowy jest wyodrębniany podczas ładowania modelu.
Load(Stream, DataViewSchema)	Załaduj model i jego schemat wejściowy ze strumienia.
Load(String, DataViewSchema)	Załaduj model i jego schemat wejściowy z pliku.
LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	Załaduj model transformatora i model modułu ładującego dane ze strumienia.
LoadWithDataLoader(String, IDataLoader<IMultiStreamSource>)	Ładowanie modelu transformatora i modelu modułu ładującego danych z pliku.
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)	Zapisz model transformatora i schemat danych użytych do wytrenowania go do strumienia.
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)	Zapisz model transformatora i schemat danych użytych do wytrenowania go do pliku.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)	Zapisz model transformatora i moduł ładujący użyty do utworzenia danych wejściowych w strumieniu.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)	Zapisz model transformatora i moduł ładujący użyty do utworzenia danych wejściowych do pliku.

Metody rozszerzania

LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String)

Załaduj model TensorFlow do pamięci. Jest to metoda wygody, która umożliwia załadowanie modelu raz, a następnie użycie go do wykonywania zapytań względem schematu TensorFlowEstimator i tworzenia przy użyciu polecenia ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). Użycie tego interfejsu API wymaga dodatkowych zależności NuGet na redystorze tensorFlow, zobacz połączony dokument, aby uzyskać więcej informacji. TensorFlowModel Zawiera również odwołania do niezarządzanych zasobów, które muszą zostać zwolnione z jawnym wywołaniem metody Dispose() lub niejawnie, deklarując zmienną ze składnią "using" />

LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String, Boolean)

Załaduj model TensorFlow do pamięci. Jest to metoda wygody, która umożliwia załadowanie modelu raz, a następnie użycie go do wykonywania zapytań względem schematu TensorFlowEstimator i tworzenia przy użyciu polecenia ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). Użycie tego interfejsu API wymaga dodatkowych zależności NuGet na redystorze tensorFlow, zobacz połączony dokument, aby uzyskać więcej informacji. TensorFlowModel Zawiera również odwołania do niezarządzanych zasobów, które muszą zostać zwolnione z jawnym wywołaniem metody Dispose() lub niejawnie, deklarując zmienną ze składnią "using" />