VectorToImageConvertingEstimator 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.
public sealed class VectorToImageConvertingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingTransformer>
type VectorToImageConvertingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<VectorToImageConvertingTransformer>
Public NotInheritable Class VectorToImageConvertingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of VectorToImageConvertingTransformer)
- Наследование
Комментарии
Характеристики оценщика
Нужно ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров? | нет |
Тип данных входного столбца | Вектор известного Singleразмера , Double или Byte. |
Тип данных выходного столбца | MLImage |
Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
Экспортируемый в ONNX | нет |
В результате VectorToImageConvertingTransformer создается новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и создается изображение из данных во входном столбце в этом новом столбце.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Методы
Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer>для .VectorToImageConvertingTransformer (Унаследовано от TrivialEstimator<TTransformer>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
Возвращает схему SchemaShape , которая будет производиться преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере. |
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. |