Поделиться через


ImageLoadingTransformer Класс

Определение

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

public sealed class ImageLoadingTransformer : Microsoft.ML.Data.OneToOneTransformerBase
type ImageLoadingTransformer = class
    inherit OneToOneTransformerBase
Public NotInheritable Class ImageLoadingTransformer
Inherits OneToOneTransformerBase
Наследование

Поля

ImageFolder

Папка для загрузки изображений.

Методы

GetOutputSchema(DataViewSchema)

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

Явные реализации интерфейса

ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper

ITransformer результатом установки ImageLoadingEstimator.

(Унаследовано от RowToRowTransformerBase)

Методы расширения

Preview(ITransformer, IDataView, Int32)

Предварительный просмотр эффекта transformer заданного.data

Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)

Создайте новую цепочку преобразователя, добавив еще один преобразователь в конец этой цепочки преобразователя.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Он обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> создает подсистему прогнозирования для конвейера временных рядов. Он обновляет состояние модели временных рядов с наблюдениями, наблюдаемыми на этапе прогнозирования, и позволяет выполнять контрольные точки модели.

Применяется к