Поделиться через


TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> Класс

Определение

Это представляет базовый класс для "простого тренера". "Простой тренер" принимает один столбец признаков и один столбец меток, а также при необходимости столбец веса. Он создает "преобразователь прогнозирования".

public abstract class TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
    interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>
Public MustInherit Class TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)

Параметры типа

TTransformer
TModel
Наследование
TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>
Производный
Реализации

Поля

FeatureColumn

Столбец признаков, который ожидает тренер.

LabelColumn

Столбец меток, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения.

WeightColumn

Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения.

Свойства

Info

Сведения о тренере: преимущества нормализации, кэширования и т. д.

Методы

Fit(IDataView)

Поезда и возвращается ITransformer.

GetOutputSchema(SchemaShape)

Это представляет базовый класс для "простого тренера". "Простой тренер" принимает один столбец признаков и один столбец меток, а также при необходимости столбец веса. Он создает "преобразователь прогнозирования".

Методы расширения

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

Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.

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

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

Применяется к