TextClassificationTrainer 类
定义
重要
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IEstimator<TTransformer>用于训练深度神经网络的 (DNN) 对文本进行分类。
public class TextClassificationTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<uint,long>type TextClassificationTrainer = class
inherit NasBertTrainer<uint32, int64>Public Class TextClassificationTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of UInteger, Long)- 继承
-
TextClassificationTrainer
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 键 类型，句子列必须是 类型TextDataViewType。
该训练程序输出以下列：
| 输出列名称 | 列名称 | 描述 |
|---|---|---|
PredictedLabel |
key 类型 | 预测标签的索引。 如果其值为 i，则实际标签为键值输入标签类型中的第 i 个类别。 |
Score |
向量Single | 所有类的分数。值越高意味着落入相关类的概率越高。 如果第 i 个元素具有最大值，则预测的标签索引为 i。请注意，i 是从零开始的索引。 |
训练程序特征
| 机器学习任务 | 多类分类 |
| 是否需要规范化？ | 否 |
| 是否需要缓存？ | 否 |
| 除 Microsoft.ML 外，还需要 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的 NAS-BERT roBERTa 模型对文本进行分类， (DNN) 训练深度神经网络。
方法
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer>用于训练深度神经网络的 (DNN) 对文本进行分类。 (继承自 TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
IEstimator<TTransformer>用于训练深度神经网络的 (DNN) 对文本进行分类。 (继承自 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |