MLContext Classe
Definição
Importante
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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, |
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. |