NerTrainer Classe
Définition
Important
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Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un réseau neuronal profond (DNN) pour classifier du texte.
public class NerTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<Microsoft.ML.Data.VBuffer<uint>,Microsoft.ML.Data.VBuffer<long>>type NerTrainer = class
inherit NasBertTrainer<VBuffer<uint32>, VBuffer<int64>>Public Class NerTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of VBuffer(Of UInteger), VBuffer(Of Long))- Héritage
Remarques
Pour créer ce formateur, utilisez NER.
Colonnes d’entrée et de sortie
Les données de colonne d’étiquette d’entrée doivent être un vecteur de type chaîne et les colonnes de phrase doivent être de typeTextDataViewType.
Cet entraîneur génère les colonnes suivantes :
| Nom de la colonne de sortie | Type de colonne | Description |
|---|---|---|
PredictedLabel |
Vecteur du type de clé | Index de l’étiquette prédite. Si sa valeur est i, l’étiquette réelle est la i-ième catégorie dans le type d’étiquette d’entrée clé-valeur. |
| -- | -- | |
| Tâche Machine Learning | Classification multiclasse | |
| La normalisation est-elle nécessaire ? | Non | |
| La mise en cache est-elle requise ? | Non | |
| NuGet requis en plus de Microsoft.ML | Microsoft.ML.TorchSharp et libtorch-cpu ou libtorch-cuda-11.3 ou l’une des variantes spécifiques du système d’exploitation. | |
| Exportable vers ONNX | Non |
Détails de l’algorithme d’apprentissage
Effectue l’apprentissage d’un réseau neuronal profond (DNN) en tirant parti d’un modèle roBERTa préent NAS-BERT raîné existant à des fins de reconnaissance d’entité nommée.
Méthodes
| Nom | Description |
|---|---|
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Pour IEstimator<TTransformer> entraîner un réseau neuronal profond (DNN) pour classifier du texte. (Hérité de NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
Méthodes d’extension
| Nom | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
En fonction d’un estimateur, retournez un objet de création de package de restrictions qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui était adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets, nous devrons peut-être construire une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé. |