OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> 类

定义

命名空间:

Microsoft.ML.Trainers

程序集:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

包:

Microsoft.ML v3.0.1

联机线性训练器基类。 可以使用其他数据以增量方式更新在线培训程序。

public abstract class OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type OnlineLinearTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>

Public MustInherit Class OnlineLinearTrainer(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

类型参数

TTransformer

TModel

继承

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

派生

Microsoft.ML.Trainers.AveragedLinearTrainer<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LinearSvmTrainer

字段

FeatureColumn	训练器期望的功能列。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	训练器期望的标签列。 可以 null，指示标签不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	训练器期望的权重列。 可以 null，指示权重不用于训练。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

属性

Info	联机线性训练器基类。 可以使用其他数据以增量方式更新在线培训程序。

方法

Fit(IDataView, LinearModelParameters)	继续使用已训练modelParameters的OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>训练并返回 aITransformer。
Fit(IDataView)	火车并返回一个 ITransformer。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	联机线性训练器基类。 可以使用其他数据以增量方式更新在线培训程序。 (继承自 TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

扩展方法

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适合的内容的信息，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> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一个估算器链，以便将转换器埋在此链中的某个位置。 对于该方案，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。