TorchSharpCatalog.QuestionAnswer Yöntem

Tanım

Ad Alanı:: Microsoft.ML.TorchSharp

Bütünleştirilmiş Kod:: Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.1

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0

Paket:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Önemli

Bazı bilgiler ürünün ön sürümüyle ilgilidir ve sürüm öncesinde önemli değişiklikler yapılmış olabilir. Burada verilen bilgilerle ilgili olarak Microsoft açık veya zımni hiçbir garanti vermez.

Aşırı Yüklemeler

Name	Description
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)	Soru ve Cevap için ROBERTA modeline ince ayar yapın. Tümcelerin sınırı 512 belirteçtir. Her sözcük genellikle tek bir belirteçle eşlenir ve otomatik olarak 2 belirtik belirteç (başlangıç belirteci ve ayırıcı belirteç) ekleriz, bu nedenle genel olarak bu sınır tüm tümceler için 510 sözcük olur.
QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)	Soru ve Cevap için ROBERTA modeline ince ayar yapın. Tümcelerin sınırı 512 belirteçtir. Her sözcük genellikle tek bir belirteçle eşlenir ve otomatik olarak 2 belirtik belirteç (başlangıç belirteci ve ayırıcı belirteç) ekleriz, bu nedenle genel olarak bu sınır tüm tümceler için 510 sözcük olur.

QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, QATrainer+Options)

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

Soru ve Cevap için ROBERTA modeline ince ayar yapın. Tümcelerin sınırı 512 belirteçtir. Her sözcük genellikle tek bir belirteçle eşlenir ve otomatik olarak 2 belirtik belirteç (başlangıç belirteci ve ayırıcı belirteç) ekleriz, bu nedenle genel olarak bu sınır tüm tümceler için 510 sözcük olur.

public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options options);

static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer.Options -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer

<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As QATrainer.Options) As QATrainer

Parametreler

catalog: MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Dönüşümün kataloğu.

options: QATrainer.Options

Soru-Cevap seçenekleri.

Döndürülenler

QATrainer

Şunlara uygulanır

QuestionAnswer(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, String, Int32, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

Kaynak:: TorchSharpCatalog.cs

public static Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer QuestionAnswer(this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string contextColumnName = "Context", string questionColumnName = "Question", string trainingAnswerColumnName = "TrainingAnswer", string answerIndexColumnName = "AnswerIndex", string predictedAnswerColumnName = "Answer", string scoreColumnName = "Score", int topK = 3, int batchSize = 4, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);

static member QuestionAnswer : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * string * int * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.Roberta.QATrainer

<Extension()>
Public Function QuestionAnswer (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional contextColumnName As String = "Context", Optional questionColumnName As String = "Question", Optional trainingAnswerColumnName As String = "TrainingAnswer", Optional answerIndexColumnName As String = "AnswerIndex", Optional predictedAnswerColumnName As String = "Answer", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional topK As Integer = 3, Optional batchSize As Integer = 4, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As QATrainer

Parametreler

catalog: MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers

Dönüşümün kataloğu.

contextColumnName: String

Sorunun bağlamı.

questionColumnName: String

Sorulmakta olan soru.

trainingAnswerColumnName: String

Modeli eğitmek için kullanılan yanıt.

answerIndexColumnName: String

Bu yanıtın bağlamdaki başlangıç karakteri dizini.

predictedAnswerColumnName: String

Çıkarım sırasında model tarafından tahmin edilen yanıt.

scoreColumnName: String

Tahmin edilen yanıtların puanı.

topK: Int32

Belirli bir soru için geri almak istediğiniz en önemli sonuç sayısı.

batchSize: Int32

Partideki sıra sayısı.

maxEpochs: Int32

Eğitim kümenizde döngüye alınacak en fazla süre.

architecture: BertArchitecture

Modelin mimarisi. Varsayılan olarak Roberta'dır.

validationSet: IDataView

Model kalitesini geliştirmek için eğitim sırasında kullanılan doğrulama kümesi.

Döndürülenler

QATrainer

Şunlara uygulanır