StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> Classe
Definizione
Importante
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public abstract class StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : classtype StochasticTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>Public MustInherit Class StochasticTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)Parametri di tipo
- TTransformer
- TModel
- Ereditarietà
- Derivato
Costruttori
| StochasticTrainerBase<TTransformer,TModel>(IHost, SchemaShape+Column, SchemaShape+Column, SchemaShape+Column) |
Campi
| FeatureColumn |
Colonna di funzionalità prevista dal trainer. (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| LabelColumn |
Colonna etichetta prevista dal trainer. Può essere |
| WeightColumn |
Colonna di peso prevista dal trainer. Può essere |
Proprietà
| Info |
Metodi
| Fit(IDataView) |
Esegue il training e restituisce un ITransformeroggetto . (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) | (Ereditato da TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training sui dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima dei training che accettano più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un stimatore, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. Spesso è importante che un stimatore restituisca informazioni su ciò che è stato adatto, che è il motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> sono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di stima tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo stimatore per cui si vuole ottenere il trasformatore è sepolto da qualche parte in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare questo metodo a un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |