ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine メソッド

定義

オーバーロード

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される場合に、組み合わせて Load(Stream, DataViewSchema)使用されます。

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される場合に、組み合わせて Load(Stream, DataViewSchema)使用されます。

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します (既定の使用)。

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される場合に、組み合わせて Load(Stream, DataViewSchema)使用されます。

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema) where TSrc : class where TDst : class, new();
member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))
Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

型パラメーター

TSrc

入力データを定義するクラス。

TDst

出力データを定義するクラス。

パラメーター

transformer
ITransformer

予測に使用するトランスフォーマー。

inputSchema
DataViewSchema

入力スキーマ。

戻り値

適用対象

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される場合に、組み合わせて Load(Stream, DataViewSchema)使用されます。

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.PredictionEngineOptions options) where TSrc : class where TDst : class, new();
member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.PredictionEngineOptions -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))
Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, options As PredictionEngineOptions) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

型パラメーター

TSrc

入力データを定義するクラス。

TDst

出力データを定義するクラス。

パラメーター

transformer
ITransformer

予測に使用するトランスフォーマー。

options
PredictionEngineOptions

高度な構成オプション。

戻り値

適用対象

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

1 回限り予測用の予測エンジンを作成します (既定の使用)。

public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst> (Microsoft.ML.ITransformer transformer, bool ignoreMissingColumns = true, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition inputSchemaDefinition = default, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition outputSchemaDefinition = default) where TSrc : class where TDst : class, new();
member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * bool * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))
Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, Optional ignoreMissingColumns As Boolean = true, Optional inputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing, Optional outputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)

型パラメーター

TSrc

入力データを定義するクラス。

TDst

出力データを定義するクラス。

パラメーター

transformer
ITransformer

予測に使用するトランスフォーマー。

ignoreMissingColumns
Boolean

列が存在するが、対応するメンバーが存在しないTDst場合にoutputSchemaDefinition例外をスローするかどうか。

inputSchemaDefinition
SchemaDefinition

入力スキーマの追加設定。

outputSchemaDefinition
SchemaDefinition

出力スキーマの追加設定。

戻り値

using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;

namespace Samples.Dynamic.ModelOperations
{
    public class SaveLoadModel
    {
        public static void Example()
        {
            // Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
            // exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
            var mlContext = new MLContext();

            // Generate sample data.
            var data = new List<Data>()
            {
                new Data() { Value="abc" }
            };

            // Convert data to IDataView.
            var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
            var inputColumnName = nameof(Data.Value);
            var outputColumnName = nameof(Transformation.Key);

            // Transform.
            ITransformer model = mlContext.Transforms.Conversion
                .MapValueToKey(outputColumnName, inputColumnName).Fit(dataView);

            // Save model.
            mlContext.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");

            // Load model.
            using (var file = File.OpenRead("model.zip"))
                model = mlContext.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);

            // Create a prediction engine from the model for feeding new data.
            var engine = mlContext.Model
                .CreatePredictionEngine<Data, Transformation>(model);

            var transformation = engine.Predict(new Data() { Value = "abc" });

            // Print transformation to console.
            Console.WriteLine("Value: {0}\t Key:{1}", transformation.Value,
                transformation.Key);

            // Value: abc       Key:1

        }

        private class Data
        {
            public string Value { get; set; }
        }

        private class Transformation
        {
            public string Value { get; set; }
            public uint Key { get; set; }
        }
    }
}

適用対象