SentenceSimilarityTrainer Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
IEstimator<TTransformer> Представляет собой обучение глубокой нейронной сети (DNN) для определения сходства предложений.
public class SentenceSimilarityTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<float,float>type SentenceSimilarityTrainer = class
inherit NasBertTrainer<single, single>Public Class SentenceSimilarityTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of Single, Single)- Наследование
-
SentenceSimilarityTrainer
- Наследование
Комментарии
Чтобы создать этот обучающий средство, используйте TextClassification.
Входные и выходные столбцы
Данные столбца входной метки должны быть типом Single , а столбцы предложения должны иметь тип TextDataViewType.
Этот тренер выводит следующие столбцы:
| Имя выходного столбца | Тип столбца | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | Степень сходства между двумя предложениями. |
Характеристики тренера
| Характеристика | Ценность |
|---|---|
| Задача машинного обучения | Regression |
| Требуется ли нормализация? | No |
| Требуется ли кэширование? | No |
| Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML | Microsoft.ML.TorchSharp и libtorch-cpu или libtorch-cuda-11.3 или любой из конкретных вариантов ОС. |
| Экспортируемый в ONNX | No |
Сведения о алгоритме обучения
Обучает глубокую нейронную сеть (DNN), используя существующую предварительно обученную NAS-BERT модель roBERTa для определения сходства предложений.
Методы
| Имя | Описание |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> Представляет собой обучение глубокой нейронной сети (DNN) для определения сходства предложений. (Унаследовано от NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer> Представляет собой обучение глубокой нейронной сети (DNN) для определения сходства предложений. (Унаследовано от NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
Методы расширения
| Имя | Описание |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это гарантирует, что нижестоящий оценщик будет обучен по кэшированным данным. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
При оценке возвращает объект оболочки, который вызовет делегат после Fit(IDataView) вызова. Часто важно для оценки возвращать сведения о том, что было подходяще, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры с множеством объектов, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков с помощью EstimatorChain<TLastTransformer> того, где оценка, для которой мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова. |