Microsoft.ML.Transforms.Onnx Namespace

Aplica um modelo DNN (rede neural profunda) pré-treinado para apresentar dados de imagem de entrada.

Classe auxiliar para armazenar todas as entradas em um método de extensão em um DnnImageModelSelector necessário para retornar uma cadeia de dois OnnxScoringEstimator.

Classe auxiliar para selecionar um modelo de apresentação de imagem DNN pré-treinado a ser usado no DnnImageFeaturizerEstimator.

O correspondente Type do tipo de mapa do ONNX no IDataViewsistema de tipos do ONNX. Em outras palavras, se um modelo ONNX produzir um mapa, uma coluna IDataView poderá ser digitada para OnnxMapType. Seu tipo subjacente é IDictionary<TKey,TValue>, em que o tipo genérico "TKey" e "TValue" são os argumentos de entrada de OnnxMapType(Type, Type).

Para declarar OnnxMapType a coluna IDataView como um campo em um class, o campo associado deve ser marcado com OnnxMapTypeAttribute. Seus usos são semelhantes aos de VectorTypeAttribute e outros classes derivados de DataViewTypeAttribute.

As opções para um OnnxScoringEstimator.

IEstimator<TTransformer> para pontuar modelos ONNX na estrutura ML.NET.

O correspondente Type do tipo de sequência do ONNX no IDataViewsistema de tipos . Em outras palavras, se um modelo ONNX produzir uma sequência, uma coluna poderá IDataView ser digitada como OnnxSequenceType. Seu tipo subjacente é IEnumerable<T>, em que o tipo genérico "T" é o argumento de entrada de OnnxSequenceType(Type).

Para declarar OnnxSequenceType a coluna IDataView como um campo em um class, o campo associado deve ser marcado com OnnxSequenceTypeAttribute. Seus usos são semelhantes aos de VectorTypeAttribute e outros classes derivados de DataViewTypeAttribute.

ITransformer resultante da montagem de um OnnxScoringEstimator. Consulte para OnnxScoringEstimator saber mais sobre as dependências necessárias e como executá-la em uma GPU.