ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> Schnittstelle
Definition
Wichtig
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Schnittstelle für den Trainer Estimator.
public interface ITrainerEstimator<out TTransformer,out TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : IPredictionTransformer<out TModel> where TModel : classpublic interface ITrainerEstimator<out TTransformer,out TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<out TTransformer> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<out TModel> where TModel : classtype ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> IPredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = interface
interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> IPredictionTransformer<'Model>)>type ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = interface
interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>Public Interface ITrainerEstimator(Of Out TTransformer, Out TModel)
Implements IEstimator(Of Out TTransformer)Typparameter
- TTransformer
Der Vom Schätzator zurückgegebene Typ des Transformators.
Dieser Typparameter ist kovariant. Das bedeutet, dass Sie entweder den angegebenen Typ oder einen stärker abgeleiteten Typ verwenden können. Weitere Informationen zu Kovarianz und Kontravarianz finden Sie unter Kovarianz und Kontravarianz in Generics.- TModel
Der Typ der Modellparameter.
Dieser Typparameter ist kovariant. Das bedeutet, dass Sie entweder den angegebenen Typ oder einen stärker abgeleiteten Typ verwenden können. Weitere Informationen zu Kovarianz und Kontravarianz finden Sie unter Kovarianz und Kontravarianz in Generics.- Abgeleitet
- Implementiert
Eigenschaften
| Info |
Ruft die TrainerInfo Informationen über den Trainer ab. |
Methoden
| Fit(IDataView) |
Trainieren und zurückgeben Sie einen Transformator. (Geerbt von IEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Schemaverteilung für Schätzer. Gibt das Ausgabeschema-Shape des Schätzators zurück, wenn das Eingabeschema-Shape wie die bereitgestellte ist. (Geerbt von IEstimator<TTransformer>) |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Wenn sie eine Schätzung erhalten, geben Sie ein Umbruchobjekt zurück, das einen Delegaten aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen darüber zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückzugeben. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch häufig Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern erstellen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die aufgerufen wird, sobald sie aufgerufen wird. |