TextLoaderSaverCatalog.SaveAsText メソッド
定義
重要
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テキストとして保存します IDataView 。
public static void SaveAsText (this Microsoft.ML.DataOperationsCatalog catalog, Microsoft.ML.IDataView data, System.IO.Stream stream, char separatorChar = '\t', bool headerRow = true, bool schema = true, bool keepHidden = false, bool forceDense = false);static member SaveAsText : Microsoft.ML.DataOperationsCatalog * Microsoft.ML.IDataView * System.IO.Stream * char * bool * bool * bool * bool -> unit<Extension()>
Public Sub SaveAsText (catalog As DataOperationsCatalog, data As IDataView, stream As Stream, Optional separatorChar As Char = '\t', Optional headerRow As Boolean = true, Optional schema As Boolean = true, Optional keepHidden As Boolean = false, Optional forceDense As Boolean = false)パラメーター
- catalog
- DataOperationsCatalog
- data
- IDataView
保存するデータ ビュー。
- stream
- Stream
書き込まれるストリーム。
- separatorChar
- Char
列の区切り記号。
- headerRow
- Boolean
ヘッダー行を書き込むかどうか。
- schema
- Boolean
スキーマを使用してヘッダー コメントを書き込むかどうか。
- keepHidden
- Boolean
非表示の列をデータセットに保持するかどうか。
- forceDense
- Boolean
スパース ベクターであっても、列を密な形式で保存するかどうか。
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic
{
public static class SaveAndLoadFromText
{
public static void Example()
{
// Create a new context for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as a catalog of available operations
// and as the source of randomness. Setting the seed to a fixed number
// in this example to make outputs deterministic.
var mlContext = new MLContext(seed: 0);
// Create a list of training data points.
var dataPoints = new List<DataPoint>()
{
new DataPoint(){ Label = 0, Features = 4},
new DataPoint(){ Label = 0, Features = 5},
new DataPoint(){ Label = 0, Features = 6},
new DataPoint(){ Label = 1, Features = 8},
new DataPoint(){ Label = 1, Features = 9},
};
// Convert the list of data points to an IDataView object, which is
// consumable by ML.NET API.
IDataView data = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(dataPoints);
// Create a FileStream object and write the IDataView to it as a text
// file.
using (FileStream stream = new FileStream("data.tsv", FileMode.Create))
mlContext.Data.SaveAsText(data, stream);
// Create an IDataView object by loading the text file.
IDataView loadedData = mlContext.Data.LoadFromTextFile("data.tsv");
// Inspect the data that is loaded from the previously saved text file.
var loadedDataEnumerable = mlContext.Data
.CreateEnumerable<DataPoint>(loadedData, reuseRowObject: false);
foreach (DataPoint row in loadedDataEnumerable)
Console.WriteLine($"{row.Label}, {row.Features}");
// Preview of the loaded data.
// 0, 4
// 0, 5
// 0, 6
// 1, 8
// 1, 9
}
// Example with label and feature values. A data set is a collection of such
// examples.
private class DataPoint
{
public float Label { get; set; }
public float Features { get; set; }
}
}
}