StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> 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.
Применяет пользовательскую функцию сопоставления к указанным входным столбцам, разрешая состояние каждого курсора. Результат будет находиться в выходных столбцах.
public sealed class StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>> where TSrc : class, new() where TDst : class, new() where TState : class, new()
type StatefulCustomMappingEstimator<'Src, 'Dst, 'State (requires 'Src : null and 'Src : (new : unit -> 'Src) and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst) and 'State : null and 'State : (new : unit -> 'State))> = class
inherit TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<'Src, 'Dst, 'State>>
Public NotInheritable Class StatefulCustomMappingEstimator(Of TSrc, TDst, TState)
Inherits TrivialEstimator(Of StatefulCustomMappingTransformer(Of TSrc, TDst, TState))
Параметры типа
- TSrc
- TDst
- TState
- Наследование
-
TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>>StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>
Комментарии
Характеристики оценщика
Нужно ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров? | Нет |
Тип данных входного столбца | Любой |
Тип данных выходного столбца | Любой |
Экспортируемый в ONNX | Нет |
StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState> Результат применяет пользовательское сопоставление к одному или нескольким входным столбцам и создает один или несколько выходных столбцов. Это преобразование не изменяет количество строк и может рассматриваться как результат применения функции пользователя к каждой строке входных данных.
Помимо входных и выходных объектов, предоставленная пользовательская функция получает объект состояния, который он может просматривать и /или изменять.
Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.
Методы
Fit(IDataView) |
Применяет пользовательскую функцию сопоставления к указанным входным столбцам, разрешая состояние каждого курсора. Результат будет находиться в выходных столбцах. (Унаследовано от TrivialEstimator<TTransformer>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
Возвращает схему SchemaShape , которая будет производиться преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере. |
Методы расширения
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Добавьте "контрольную точку кэширования" в цепочку оценщика. Это обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия. |