ImageLoadingEstimator Classe
Definição
Importante
Algumas informações se referem a produtos de pré-lançamento que podem ser substancialmente modificados antes do lançamento. A Microsoft não oferece garantias, expressas ou implícitas, das informações aqui fornecidas.
public sealed class ImageLoadingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Data.ImageLoadingTransformer>type ImageLoadingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>Public NotInheritable Class ImageLoadingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageLoadingTransformer)- Herança
Comentários
Características do avaliador
| Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros? | Não |
| Tipo de dados de coluna de entrada | Texto |
| Tipo de dados de coluna de saída | MLImage |
| NuGet necessário além de Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| Exportável para ONNX | No |
O resultado ImageLoadingTransformer cria uma nova coluna, chamada conforme especificado nos parâmetros de nome da coluna de saída, e carrega nela imagens especificadas na coluna de entrada. O carregamento é a primeira etapa de quase todos os pipelines que fazem processamento de imagens e análises adicionais sobre imagens. As imagens a serem carregadas precisam estar nos formatos compatíveis com MLImage a implementação. Para pipelines de processamento de imagens de ponta a ponta e cenários em seus aplicativos, consulte os exemplos no repositório github machinelearning-samples.
Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.
Métodos
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> para o ImageLoadingTransformer. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retorna o SchemaShape do esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline. |
Métodos de Extensão
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia de avaliadores. Isso garantirá que os avaliadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que fazem várias passagens de dados. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que era adequado, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o avaliador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que fit for chamado. |