共用方式為


ImageLoadingEstimator 類別

定義

public sealed class ImageLoadingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Data.ImageLoadingTransformer>
type ImageLoadingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>
Public NotInheritable Class ImageLoadingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageLoadingTransformer)
繼承

備註

估算器特性

此估算器是否需要查看資料來定型其參數? No
輸入資料行資料類型 Text
輸出資料行資料類型 MLImage
除了 Microsoft.ML 之外,還需要 NuGet Microsoft.ML.ImageAnalytics
可匯出至 ONNX No

產生的會 ImageLoadingTransformer 建立名為 的新資料行,如輸出資料行名稱參數中所指定,並在其中載入輸入資料行中指定的影像。 載入是幾乎所有執行影像處理的管線的第一個步驟,以及影像的進一步分析。 要載入的影像必須採用實作所 MLImage 支援的格式。 如需應用程式的端對端映射處理管線和案例,請參閱 machinelearning-samples github 存放庫中的 範例

如需使用範例的連結,請參閱另請參閱一節。

方法

Fit(IDataView)

IEstimator<TTransformer>ImageLoadingTransformer

(繼承來源 TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape 回架構的 ,該架構將由轉換器產生。 用於管線中的架構傳播和驗證。

擴充方法

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

將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,先有快取檢查點會很有説明。

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

指定估算器時,傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常務必傳回符合專案的相關資訊,這就是 Fit(IDataView) 方法傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時, IEstimator<TTransformer> 通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器 EstimatorChain<TLastTransformer> 會在此鏈結的某處放置。 在該案例中,我們可以透過這個方法附加呼叫一次會呼叫的委派。

適用於

另請參閱