ImageResizingEstimator 類別
定義
重要
部分資訊涉及發行前產品，在發行之前可能會有大幅修改。 Microsoft 對此處提供的資訊，不做任何明確或隱含的瑕疵擔保。
public sealed class ImageResizingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageResizingTransformer>type ImageResizingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>Public NotInheritable Class ImageResizingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageResizingTransformer)- 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？ | 否 |
| 輸入資料行資料類型 | MLImage |
| 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 | 否 |
產生的 ImageResizingTransformer 會建立名為 的新資料行，如輸出資料行名稱參數中所指定，並將輸入資料行的資料調整為這個新資料行。
在影像處理管線中，機器學習工作者通常會使用 預先定型的 DNN 特徵化程式 來擷取機器學習演算法中的使用特徵。 這些預先定型的模型對於其輸入影像具有已定義的寬度和高度，因此在載入之後，影像必須調整大小，才能進一步處理。 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> 為 ImageResizingTransformer 。 (繼承來源 TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
傳 SchemaShape 回由轉換器產生之架構的 。 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，擁有快取檢查點會很有説明。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
假設有估算器，則會傳回包裝物件，一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊，這就是方法 Fit(IDataView) 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 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結，而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中，我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。 |