Microsoft.ML.Transforms.Onnx Пространство имен

Применяет предварительно обученную модель глубокой нейронной сети (DNN) для создания признаков входных данных изображения.

Вспомогательный класс для хранения всех входных данных в метод расширения, необходимый DnnImageModelSelector для возврата цепочки из двух OnnxScoringEstimator.

Вспомогательный класс для выбора предварительно обученной модели конструирования признаков изображений DNN для использования в .DnnImageFeaturizerEstimator

Type Соответствующий тип карты ONNX в IDataViewсистеме типов. Другими словами, если модель ONNX создает карту, столбец может быть введен OnnxMapTypeв IDataView . Его базовый тип : IDictionary<TKey,TValue>универсальный тип "TKey" и "TValue" являются входными аргументами OnnxMapType(Type, Type).

Чтобы объявить OnnxMapType столбец в IDataView виде поля в a class, связанное поле должно быть отмечено символом OnnxMapTypeAttribute. Его использование аналогично VectorTypeAttribute использованию и другим classпроизводным от DataViewTypeAttribute.

Параметры для .OnnxScoringEstimator

IEstimator<TTransformer> для оценки моделей ONNX на платформе ML.NET.

Type Соответствующий тип последовательности ONNX в IDataViewсистеме типов. Другими словами, если модель ONNX создает последовательность, столбец может быть введен OnnxSequenceTypeв IDataView . Его базовый тип : IEnumerable<T>где универсальный тип "T" является входным аргументом OnnxSequenceType(Type).

Чтобы объявить OnnxSequenceType столбец в IDataView виде поля в a class, связанное поле должно быть отмечено символом OnnxSequenceTypeAttribute. Его использование аналогично VectorTypeAttribute использованию и другим classпроизводным от DataViewTypeAttribute.

ITransformer в результате установки OnnxScoringEstimator. См. дополнительные сведения OnnxScoringEstimator о необходимых зависимостях и о том, как запустить его на GPU.