SentenceSimilarityTrainer 类
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
表示用于 IEstimator<TTransformer> 训练深度神经网络（DNN）以确定句子相似性。
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)- 继承
-
SentenceSimilarityTrainer
- 继承
注解
若要创建此训练程序，请使用 TextClassification。
输入和输出列
输入标签列数据必须是类型Single，句子列的类型必须为 。TextDataViewType
该训练程序输出以下列：
| 输出列名称 | 列类型 | Description |
|---|---|---|
Score |
Single | 两个句子之间的相似程度。 |
训练器特征
| 特性 | 价值 |
|---|---|
| 机器学习任务 | Regression |
| 是否需要规范化？ | 否 |
| 是否需要缓存？ | 否 |
| 除 Microsoft.ML 之外所需的 NuGet | Microsoft.ML.TorchSharp 和 libtorch-cpu 或 libtorch-cuda-11.3 或任何特定于 OS 的变体。 |
| 可导出到 ONNX | 否 |
训练算法详细信息
利用现有的预先训练 NAS-BERT roBERTa 模型来确定句子相似性，从而训练深度神经网络（DNN）。
方法
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
表示用于 IEstimator<TTransformer> 训练深度神经网络（DNN）以确定句子相似性。 (继承自 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
表示用于 IEstimator<TTransformer> 训练深度神经网络（DNN）以确定句子相似性。 (继承自 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
扩展方法
| 名称 | 说明 |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保根据缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
给定估算器后，返回一个包装对象，该对象将调用委托一次 Fit(IDataView) 。 估算器通常必须返回有关拟合情况的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成成包含许多对象的管道，因此我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链来生成一个估算器链，而我们想要获取转换器的估算器被埋在此链中的某个位置。 对于这种情况，我们可以通过此方法附加一个委托，该委托将在调用拟合后调用。 |