DnnImageFeaturizerEstimator Sınıf

Tanım

Ad Alanı:

Microsoft.ML.Transforms.Onnx

Bütünleştirilmiş Kod:

Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

Paket:

Microsoft.ML.OnnxTransformer v3.0.1

Giriş görüntüsü verilerini öne almak için önceden eğitilmiş bir derin sinir ağı (DNN) modeli uygular.

public sealed class DnnImageFeaturizerEstimator : Microsoft.ML.IEstimator<Microsoft.ML.Data.TransformerChain<Microsoft.ML.Transforms.ColumnCopyingTransformer>>

type DnnImageFeaturizerEstimator = class
    interface IEstimator<TransformerChain<ColumnCopyingTransformer>>

Public NotInheritable Class DnnImageFeaturizerEstimator
Implements IEstimator(Of TransformerChain(Of ColumnCopyingTransformer))

Devralma

Object

DnnImageFeaturizerEstimator

Uygulamalar

IEstimator<TransformerChain<ColumnCopyingTransformer>>

Açıklamalar

Tahmin Aracı Özellikleri

Bu tahmin aracının parametrelerini eğitmek için verilere bakması gerekiyor mu?	No
Giriş sütunu veri türü	Vektör Single
Çıkış sütunu veri türü	vektörünün Singlevektörünün boyutu önceden eğitilmiş DNN'ye bağlıdır
ONNX'e aktarılabilir	No

NuGet gereksinimleri:

• Microsoft.ML.OnnxTransformer
• Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu (yalnızca GPU işleme kullanılıyorsa)
• Önceden eğitilmiş her DNN modelinin, bu model kullanılıyorsa dahil edilmesi gereken ayrı bir NuGet'i vardır:
  • Microsoft.ML.DnnImageFeaturizer.AlexNet
  • Microsoft.ML.DnnImageFeaturizer.ResNet18
  • Microsoft.ML.DnnImageFeaturizer.ResNet50
  • Microsoft.ML.DnnImageFeaturizer.ResNet101

Sonuçta elde edilen transformatör, giriş görüntüsü verilerine önceden eğitilmiş bir derin sinir ağının uygulandığı çıkış sütunu adı parametrelerinde belirtilen adlı yeni bir sütun oluşturur.

Bu tahmin aracı, mevcut kullanılabilir DNN önceden eğitilmiş modelleri ve birkaç ColumnCopyingEstimatorile çevrelenen bir OnnxScoringEstimator sarmalayıcıdır. ColumnCopyingEstimator isteğe bağlı sütun giriş ve çıkış adlarına izin vermek için gereklidir, aksi takdirde OnnxScoringEstimator sütun adlarının ONNX model düğümlerinin adlarına uyması gerekir.

Bu tahmin aracı için herhangi bir platform gereksinimi, üzerindeki OnnxScoringEstimatorgereksinimleri izler.

Kullanım örneklerinin bağlantıları için Ayrıca Bkz. bölümüne bakın.

Yöntemler

Fit(IDataView)	Bunun temel aldığı OnnxEstimator'ın önemsiz bir tahmin aracı olduğunu unutmayın, bu nedenle bu gerçek bir eğitim yapmaz, yalnızca şemayı doğrular.
GetOutputSchema(SchemaShape)	Giriş görüntüsü verilerini öne almak için önceden eğitilmiş bir derin sinir ağı (DNN) modeli uygular.

Uzantı Metotları

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

Tahmin aracı zincirine bir 'önbelleğe alma denetim noktası' ekler. Bu, aşağı akış tahmincilerinin önbelleğe alınan verilere karşı eğitilmesini sağlar. Birden çok veri geçişi alan eğitmenlerden önce bir önbelleğe alma denetim noktası olması yararlıdır.

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

Tahmin aracı verildiğinde, çağrıldıktan sonra Fit(IDataView) temsilci çağıracak bir sarmalama nesnesi döndürün. Tahmin aracının neyin uygun olduğu hakkında bilgi döndürmesi genellikle önemlidir. Bu nedenle Fit(IDataView) yöntem yalnızca genel ITransformerbir nesne yerine özel olarak yazılan bir nesne döndürür. Bununla birlikte, aynı zamanda, IEstimator<TTransformer> genellikle birçok nesneye sahip işlem hatları halinde oluşturulur, bu nedenle transformatör almak istediğimiz tahmin aracının EstimatorChain<TLastTransformer> bu zincirde bir yere gömülü olduğu bir tahmin aracı zinciri oluşturmamız gerekebilir. Bu senaryo için, bu yöntem aracılığıyla sığdır çağrıldıktan sonra çağrılacak bir temsilci ekleyebiliriz.

Ayrıca bkz.

• DnnFeaturizeImage(TransformsCatalog, String, Func<DnnImageFeaturizerInput,EstimatorChain<ColumnCopyingTransformer>>, String)