Microsoft.ML.Transforms.Onnx Przestrzeń nazw
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Przestrzeń nazw zawierająca składniki ładowania i przekształcania modelu ONNX .
Klasy
DnnImageFeaturizerEstimator |
Stosuje wstępnie wytrenowany model głębokiej sieci neuronowej (DNN) do wyczynuj dane wejściowe obrazu. |
DnnImageFeaturizerInput |
Klasa pomocnika do przechowywania wszystkich danych wejściowych w metodzie rozszerzenia na serwerze wymaganym DnnImageModelSelector do zwrócenia łańcucha dwóch OnnxScoringEstimator. |
DnnImageModelSelector |
Klasa pomocnika do wybierania wstępnie wytrenowanego modelu cechowania obrazu sieci rozproszonej do użycia w systemie DnnImageFeaturizerEstimator. |
OnnxMapType |
Odpowiadający Type typowi mapy ONNX w IDataViewsystemie typów . Innymi słowy, jeśli model ONNX generuje mapę, kolumna w IDataView pliku może zostać wpisana na OnnxMapType. Jego podstawowym typem jest IDictionary<TKey,TValue>, gdzie typ ogólny "TKey" i "TValue" są argumentami wejściowymi .OnnxMapType(Type, Type) |
OnnxMapTypeAttribute |
Aby zadeklarować OnnxMapType kolumnę jako IDataView pole w elemecie |
OnnxOptions |
Opcje dla elementu OnnxScoringEstimator. |
OnnxScoringEstimator |
IEstimator<TTransformer> do oceniania modeli ONNX w strukturze ML.NET. |
OnnxSequenceType |
Odpowiadający Type typ sekwencji ONNX w IDataViewsystemie typów . Innymi słowy, jeśli model ONNX tworzy sekwencję, kolumna w IDataView pliku może być typowana na OnnxSequenceType. Jego podstawowym typem jest IEnumerable<T>, gdzie typ ogólny "T" jest argumentem wejściowym .OnnxSequenceType(Type) |
OnnxSequenceTypeAttribute |
Aby zadeklarować OnnxSequenceType kolumnę jako IDataView pole w elemecie |
OnnxTransformer |
ITransformer wynikowe dopasowanie obiektu OnnxScoringEstimator. Zapoznaj się z tematem OnnxScoringEstimator , aby dowiedzieć się więcej o niezbędnych zależnościach i sposobie uruchamiania go na procesorze GPU. |