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MLContext Classe

Definição

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

public sealed class MLContext
public sealed class MLContext : Microsoft.ML.Runtime.IHostEnvironment
type MLContext = class
    interface IHostEnvironment
    interface IChannelProvider
    interface IExceptionContext
    interface IProgressChannelProvider
Public NotInheritable Class MLContext
Public NotInheritable Class MLContext
Implements IHostEnvironment
Herança
MLContext
Implementações

Construtores

MLContext(Nullable<Int32>)

Crie o contexto ML.

Propriedades

AnomalyDetection

Treinadores e tarefas específicas para problemas de detecção de anomalias.

BinaryClassification

Treinadores e tarefas específicas para problemas de classificação binária.

Clustering

Treinadores e tarefas específicas para problemas de clustering.

ComponentCatalog

Este é um catálogo de componentes que serão usados para carregamento de modelo.

Data

Carregamento e salvamento de dados.

FallbackToCpu

Permitir que o fall back seja executado na CPU se não puder ser executado na GPU.

Forecasting

Treinadores e tarefas específicas para problemas de previsão.

GpuDeviceId

ID do dispositivo GPU para executar a execução, null para ser executada na CPU.

Model

Operações com modelos treinados.

MulticlassClassification

Treinadores e tarefas específicas para problemas de classificação de várias classes.

Ranking

Treinadores e tarefas específicas para problemas de classificação.

Regression

Treinadores e tarefas específicas para problemas de regressão.

TempFilePath

Obtém ou define o local para os arquivos temporários criados por ML.NET.

Transforms

Operações de processamento de dados.

Eventos

Log

O manipulador das mensagens de log.

Implantações explícitas de interface

IChannelProvider.Start(String)

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

IChannelProvider.StartPipe<TMessage>(String)

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

IExceptionContext.ContextDescription

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

IExceptionContext.Process<TException>(TException)

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

IHostEnvironment.Register(String, Nullable<Int32>, Nullable<Boolean>)

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

IProgressChannelProvider.StartProgressChannel(String)

O contexto comum para todas as operações de ML.NET. Depois de instanciado pelo usuário, ele fornece uma maneira de criar componentes para preparação de dados, engenharia de recursos, treinamento, previsão e avaliação de modelo. Ele também permite registro em log, controle de execução e a capacidade de definir números aleatórios repetíveis.

Aplica-se a