ImageLoadingEstimator Класс
Определение
Важно!
Некоторые сведения относятся к предварительной версии продукта, в которую до выпуска могут быть внесены существенные изменения. Майкрософт не предоставляет никаких гарантий, явных или подразумеваемых, относительно приведенных здесь сведений.
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)- Наследование
Комментарии
Характеристики оценщика
| Требуется ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров? | Нет |
| Тип данных входного столбца | Text |
| Тип данных выходного столбца | MLImage |
| Обязательный nuGet в дополнение к Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| Возможность экспорта в ONNX | Нет |
Результат ImageLoadingTransformer создает новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и загружает в него изображения, указанные во входном столбце. Загрузка — это первый шаг почти каждого конвейера, который выполняет обработку изображений и дальнейший анализ изображений. Загружаемые образы должны быть в форматах, поддерживаемых реализацией MLImage . Полные конвейеры обработки изображений и сценарии в приложениях см. в примерах в репозитории GitHub machinelearning-samples.
Ссылки на примеры использования см. в разделе См. также.
Методы
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> ImageLoadingTransformerдля . (Унаследовано от TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape Возвращает объект схемы, которая будет создана преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере. |
Методы расширения
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте контрольную точку кэширования в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Полезно иметь контрольную точку кэширования перед средствами обучения, которые принимают несколько проходов данных. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
При использовании оценщика возвращается объект-оболочка, который вызывает делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что подходит, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает конкретно типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время IEstimator<TTransformer> они часто формируются в конвейеры с большим количеством объектов, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. Для этого сценария мы можем с помощью этого метода присоединить делегат, который будет вызываться после вызова подходящего метода. |