OnnxTransformer クラス
定義
重要
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ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。
public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, IDisposablepublic sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBasetype OnnxTransformer = class
inherit RowToRowTransformerBase
interface IDisposabletype OnnxTransformer = class
inherit RowToRowTransformerBasePublic NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IDisposablePublic NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase- 継承
- 実装
注釈
推定特性
| このエスティメーターは、パラメーターをトレーニングするためにデータを確認する必要がありますか? | いいえ |
| 入力列のデータ型 | 既知のサイズの Single ベクターまたは Double 型。 |
| 出力列のデータ型 | 入力列と同じデータ型 |
| Microsoft.ML に加えて必要な NuGet | Microsoft.ML.OnnxTransformer |
Microsoft.ML.OnnxRuntime ライブラリを使用して、ONNX 1.2、1.3、1.4、1.5 形式 (opset 7、8、9、10) のモデルの推論をサポートします。 モデルは、既定で CPU でスコア付けされます。 GPU の実行が必要な場合 (省略可能)、 Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu で入手できる NuGet パッケージを使用し、 CUDA 9.1 Toolkit と cuDNN をダウンロードします。 パラメーター 'gpuDeviceId' を有効な負以外の整数に設定します。 一般的なデバイス ID の値は 0 または 1 です。 ONNX モデルの入力と出力はテンソル型である必要があります。 シーケンスとマップはまだサポートされていません。 OnnxRuntime は現在、Windows および Ubuntu 16.04 Linux 64 ビット プラットフォームで動作します。 Mac OS はまもなくサポートされる予定です。 ONNX モデルにアクセスして、すぐに使用できるモデルの一覧を確認してください。 詳細については 、ONNX を参照してください。
このエスティメーターを作成するには、次を使用します: ApplyOnnxModel
使用例へのリンクについては、「参照」セクションを参照してください。
メソッド
| Dispose() |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 |
| GetOutputSchema(DataViewSchema) |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| Transform(IDataView) |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
明示的なインターフェイスの実装
| ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext) |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema) |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
| ITransformer.IsRowToRowMapper |
ITransformer は、.のフィッティング OnnxScoringEstimatorによって得られる. 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、こちらを参照 OnnxScoringEstimator してください。 (継承元 RowToRowTransformerBase) |
拡張メソッド
| Preview(ITransformer, IDataView, Int32) |
特定 |
| Append<TTrans>(ITransformer, TTrans) |
このトランスチェーンの端に別のトランスを追加して、新しいトランスチェーンを作成します。 |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 これは、予測フェーズで見られる観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |
| CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> は、時系列パイプラインの予測エンジンを作成します。 これは、予測フェーズで見られる観測値を使用して時系列モデルの状態を更新し、モデルのチェックポイント処理を可能にします。 |