ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine メソッド
定義
重要
一部の情報は、リリース前に大きく変更される可能性があるプレリリースされた製品に関するものです。 Microsoft は、ここに記載されている情報について、明示または黙示を問わず、一切保証しません。
オーバーロード
| 名前 | 説明 |
|---|---|
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema) |
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される Load(Stream, DataViewSchema)と組み合わせて使用されます。 |
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions) |
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される Load(Stream, DataViewSchema)と組み合わせて使用されます。 |
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します (既定の使用法)。 |
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される Load(Stream, DataViewSchema)と組み合わせて使用されます。
public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema) where TSrc : class where TDst : class, new();member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)型パラメーター
- TSrc
入力データを定義するクラス。
- TDst
出力データを定義するクラス。
パラメーター
- transformer
- ITransformer
予測に使用するトランスフォーマー。
- inputSchema
- DataViewSchema
入力スキーマ。
返品
適用対象
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します。 これは主に、モデルの読み込み中に入力スキーマが抽出される Load(Stream, DataViewSchema)と組み合わせて使用されます。
public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(Microsoft.ML.ITransformer transformer, Microsoft.ML.PredictionEngineOptions options) where TSrc : class where TDst : class, new();member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.PredictionEngineOptions -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, options As PredictionEngineOptions) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)型パラメーター
- TSrc
入力データを定義するクラス。
- TDst
出力データを定義するクラス。
パラメーター
- transformer
- ITransformer
予測に使用するトランスフォーマー。
- options
- PredictionEngineOptions
詳細な構成オプション。
返品
適用対象
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)
1 回限りの予測用の予測エンジンを作成します (既定の使用法)。
public Microsoft.ML.PredictionEngine<TSrc,TDst> CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(Microsoft.ML.ITransformer transformer, bool ignoreMissingColumns = true, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition inputSchemaDefinition = default, Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition outputSchemaDefinition = default) where TSrc : class where TDst : class, new();member this.CreatePredictionEngine : Microsoft.ML.ITransformer * bool * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition * Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition -> Microsoft.ML.PredictionEngine<'Src, 'Dst (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))> (requires 'Src : null and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst))Public Function CreatePredictionEngine(Of TSrc As Class, TDst As Class) (transformer As ITransformer, Optional ignoreMissingColumns As Boolean = true, Optional inputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing, Optional outputSchemaDefinition As SchemaDefinition = Nothing) As PredictionEngine(Of TSrc, TDst)型パラメーター
- TSrc
入力データを定義するクラス。
- TDst
出力データを定義するクラス。
パラメーター
- transformer
- ITransformer
予測に使用するトランスフォーマー。
- ignoreMissingColumns
- Boolean
列が outputSchemaDefinition に存在するが、対応するメンバーが TDstに存在しない場合に例外をスローするかどうか。
- inputSchemaDefinition
- SchemaDefinition
入力スキーマの追加設定。
- outputSchemaDefinition
- SchemaDefinition
出力スキーマの追加設定。
返品
例
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.ModelOperations
{
public class SaveLoadModel
{
public static void Example()
{
// Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext();
// Generate sample data.
var data = new List<Data>()
{
new Data() { Value="abc" }
};
// Convert data to IDataView.
var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
var inputColumnName = nameof(Data.Value);
var outputColumnName = nameof(Transformation.Key);
// Transform.
ITransformer model = mlContext.Transforms.Conversion
.MapValueToKey(outputColumnName, inputColumnName).Fit(dataView);
// Save model.
mlContext.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");
// Load model.
using (var file = File.OpenRead("model.zip"))
model = mlContext.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);
// Create a prediction engine from the model for feeding new data.
var engine = mlContext.Model
.CreatePredictionEngine<Data, Transformation>(model);
var transformation = engine.Predict(new Data() { Value = "abc" });
// Print transformation to console.
Console.WriteLine("Value: {0}\t Key:{1}", transformation.Value,
transformation.Key);
// Value: abc Key:1
}
private class Data
{
public string Value { get; set; }
}
private class Transformation
{
public string Value { get; set; }
public uint Key { get; set; }
}
}
}