ImageLoadingEstimator Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Data

Assembly:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Pacote:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v2.0.0

IEstimator<TTransformer> para o ImageLoadingTransformer.

public sealed class ImageLoadingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Data.ImageLoadingTransformer>

type ImageLoadingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageLoadingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageLoadingTransformer)

Herança

Object

TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>

ImageLoadingEstimator

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	Não
Tipo de dados de coluna de entrada	Texto
Tipo de dados de coluna de saída	MLImage
NuGet necessário além de Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Exportável para ONNX	No

O resultado ImageLoadingTransformer cria uma nova coluna, chamada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, e carrega nela imagens especificadas na coluna de entrada. O carregamento é a primeira etapa de quase todos os pipelines que fazem processamento de imagens e análises adicionais sobre imagens. As imagens a serem carregadas precisam estar nos formatos compatíveis com MLImage a implementação. Para pipelines de processamento de imagens de ponta a ponta e cenários em seus aplicativos, consulte os exemplos no repositório github machinelearning-samples.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer> para o ImageLoadingTransformer. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Retorna o SchemaShape do esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia de avaliadores. Isso garantirá que os avaliadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que era adequado, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que fit for chamado.

Confira também

• LoadImages(TransformsCatalog, String, String, String)