Microsoft.ML.Transforms.Onnx 名前空間

事前トレーニング済みのディープ ニューラル ネットワーク (DNN) モデルを適用して、入力画像データを特徴付けます。

2 つのOnnxScoringEstimatorのチェーンを返すために必要なDnnImageModelSelectorに拡張メソッドへのすべての入力を格納するためのヘルパー クラス。

DnnImageFeaturizerEstimatorで使用する事前トレーニング済みの DNN イメージ特徴付けモデルを選択するためのヘルパー クラス。

Typeの型システムにおける ONNX のマップ型の対応するIDataView。 つまり、ONNX モデルがマップを生成する場合、 IDataView の列を OnnxMapTypeに型指定できます。 その基になる型は IDictionary<TKey,TValue>で、ジェネリック型 "TKey" と "TValue" は OnnxMapType(Type, Type)の入力引数です。

OnnxMapType IDataView列をclassのフィールドとして宣言するには、関連付けられたフィールドにOnnxMapTypeAttributeマークを付ける必要があります。 その用途は、VectorTypeAttributeから派生したclassやその他のDataViewTypeAttributeのものと似ています。

OnnxScoringEstimatorのオプション。

IEstimator<TTransformer>ML.NET フレームワークでの ONNX モデルのスコア付け用。

Typeの型システムにおける ONNX のシーケンス型の対応するIDataView。 つまり、ONNX モデルがシーケンスを生成する場合、 IDataView 内の列を OnnxSequenceTypeに型指定できます。 その基になる型は IEnumerable<T>。ジェネリック型 "T" は OnnxSequenceType(Type)の入力引数です。

OnnxSequenceType IDataView列をclassのフィールドとして宣言するには、関連付けられたフィールドにOnnxSequenceTypeAttributeマークを付ける必要があります。 その用途は、VectorTypeAttributeから派生したclassやその他のDataViewTypeAttributeのものと似ています。

ONNX モデルの読み込みと変換コンポーネントを含む名前空間。

ONNX モデルの読み込みと変換コンポーネントを含む名前空間。

ITransformer OnnxScoringEstimatorを取り付け、 必要な依存関係と GPU で実行する方法の詳細については、 OnnxScoringEstimator を参照してください。

ONNX モデルの読み込みと変換コンポーネントを含む名前空間。