OnnxTransformer Klasse

Definition

Namespace:: Microsoft.ML.Transforms.Onnx

Assembly:: Microsoft.ML.OnnxTransformer.dll

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v4.0.1

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.2.0

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.3.1

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.4.0

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.5.5

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.6.0

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v1.7.0

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v2.0.1

Paket:: Microsoft.ML.OnnxTransformer v3.0.1

Quelle:: OnnxTransform.cs

Quelle:: OnnxTransform.cs

Wichtig

Einige Informationen beziehen sich auf Vorabversionen, die vor dem Release ggf. grundlegend überarbeitet werden. Microsoft übernimmt hinsichtlich der hier bereitgestellten Informationen keine Gewährleistungen, seien sie ausdrücklich oder konkludent.

ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .

public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase, IDisposable

public sealed class OnnxTransformer : Microsoft.ML.Data.RowToRowTransformerBase

type OnnxTransformer = class
    inherit RowToRowTransformerBase
    interface IDisposable

type OnnxTransformer = class
    inherit RowToRowTransformerBase

Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase
Implements IDisposable

Public NotInheritable Class OnnxTransformer
Inherits RowToRowTransformerBase

Vererbung: Object

RowToRowTransformerBase
OnnxTransformer

Implementiert: IDisposable

Hinweise

Schätzeigenschaften


Muss dieser Schätzer die Daten untersuchen, um seine Parameter zu trainieren?	No
Eingabespaltendatentyp	Vektor mit Single bekannter Größe oder Double Typen.
Ausgabespaltendatentyp	Derselbe Datentyp wie die Eingabespalte
Erforderliches NuGet zusätzlich zu Microsoft.ML	Microsoft.ML.OnnxTransformer

Unterstützt das Ableiten von Modellen im ONNX 1.2-, 1.3-, 1.4- und 1.5-Format (opset 7, 8, 9 und 10), mithilfe der Microsoft.ML.OnnxRuntime-Bibliothek. Modelle werden standardmäßig auf der CPU bewertet. Wenn die GPU-Ausführung erforderlich ist (optional), verwenden Sie das NuGet-Paket, das unter Microsoft.ML.OnnxRuntime.Gpu verfügbar ist, und laden Sie CUDA 9.1 Toolkit und cuDNN herunter. Legen Sie den Parameter "gpuDeviceId" auf eine gültige, nicht negative ganze Zahl fest. Typische Geräte-ID-Werte sind 0 oder 1. Die Eingaben und Ausgaben der ONNX-Modelle müssen Tensor-Typ sein. Sequenz und Karten werden noch nicht unterstützt. OnnxRuntime funktioniert derzeit auf Windows und Ubuntu 16.04 Linux 64-Bit-Plattformen. Mac OS wird in Kürze unterstützt. Besuchen Sie ONNX Models , um eine Liste der leicht verfügbaren Modelle zu sehen, mit der sie beginnen können. Weitere Informationen finden Sie unter ONNX .

Verwenden Sie zum Erstellen dieser Schätzung Folgendes: ApplyOnnxModel

Im Abschnitt "Siehe auch" finden Sie Links zu Verwendungsbeispielen.

Methoden

Name	Beschreibung
Dispose()	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter .
GetOutputSchema(DataViewSchema)	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter . (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
Transform(IDataView)	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter . (Geerbt von RowToRowTransformerBase)

Explizite Schnittstellenimplementierungen

Name	Beschreibung
ICanSaveModel.Save(ModelSaveContext)	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter . (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
ITransformer.GetRowToRowMapper(DataViewSchema)	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter . (Geerbt von RowToRowTransformerBase)
ITransformer.IsRowToRowMapper	ITransformer ergibt sich aus der Anpassung eines OnnxScoringEstimator. Weitere Informationen zu den erforderlichen Abhängigkeiten und zur Ausführung auf einer GPU finden OnnxScoringEstimator Sie unter . (Geerbt von RowToRowTransformerBase)

Erweiterungsmethoden

Name	Beschreibung
Append<TTrans>(ITransformer, TTrans)	Erstellen Sie eine neue Transformatorkette, indem Sie einen anderen Transformator an das Ende dieser Transformatorkette anfügen.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Zustand des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase zu sehen sind, und ermöglicht die Kontrolle des Modells.
CreateTimeSeriesEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, IHostEnvironment, PredictionEngineOptions)	TimeSeriesPredictionEngine<TSrc,TDst> erstellt ein Vorhersagemodul für eine Zeitreihenpipeline. Es aktualisiert den Zustand des Zeitreihenmodells mit Beobachtungen, die in der Vorhersagephase zu sehen sind, und ermöglicht die Kontrolle des Modells.
Preview(ITransformer, IDataView, Int32)	Zeigen Sie eine Vorschau eines Effekts auf `transformer` einen bestimmten `data`Vorgang an.

Gilt für: