VectorToImageConvertingEstimator Klasse
Definition
Wichtig
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public sealed class VectorToImageConvertingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingTransformer>type VectorToImageConvertingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<VectorToImageConvertingTransformer>Public NotInheritable Class VectorToImageConvertingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of VectorToImageConvertingTransformer)- Vererbung
Hinweise
Schätzeigenschaften
| Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren? | No |
| Eingabespaltendatentyp | Vektor bekannter Größe von Single, Double oder Byte. |
| Ausgabespaltendatentyp | MLImage |
| Erforderliches NuGet zusätzlich zu Microsoft.ML | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| Exportierbar in ONNX | No |
Das Ergebnis VectorToImageConvertingTransformer erstellt eine neue Spalte, die gemäß den Parametern für die Ausgabespaltennamen angegeben ist, und erstellt ein Bild aus den Daten in der Eingabespalte in dieser neuen Spalte.
Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.
Methoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> für die VectorToImageConvertingTransformer. (Geerbt von TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Gibt das SchemaShape Schema zurück, das vom Transformator erzeugt wird. Wird für die Schemaverteilung und Überprüfung in einer Pipeline verwendet. |
Erweiterungsmethoden
| Name | Beschreibung |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherungsprüfpunkt" an die Schätzkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgeschalteten Schätzer anhand zwischengespeicherter Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Zwischenspeicherprüfpunkt vor Trainern zu haben, die mehrere Datendurchläufe übernehmen. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie bei einer Schätzung ein Wrapping-Objekt zurück, das eine Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) sie aufgerufen wird. Es ist häufig wichtig, dass ein Schätzer Informationen zu dem, was passt, zurückgeben, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein speziell typiertes Objekt und nicht nur ein allgemeines ITransformerObjekt zurückgibt. IEstimator<TTransformer> Gleichzeitig werden jedoch oft in Pipelines mit vielen Objekten gebildet, daher müssen wir möglicherweise eine Kette von Schätzern bauen, über EstimatorChain<TLastTransformer> die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten wollen, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode einen Delegat anfügen, der aufgerufen wird, sobald "Fit" aufgerufen wird. |