ModelOperationsCatalog Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Klasa używana przez MLContext program do zapisywania i ładowania wytrenowanych modeli.
public sealed class ModelOperationsCatalogtype ModelOperationsCatalog = classPublic NotInheritable Class ModelOperationsCatalog- Dziedziczenie
-
ModelOperationsCatalog
Metody
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition) |
Utwórz aparat przewidywania na potrzeby jednorazowego przewidywania (użycie domyślne). |
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema) |
Utwórz aparat przewidywania na potrzeby jednorazowego przewidywania. Jest ona używana głównie w połączeniu z elementem Load(Stream, DataViewSchema), gdzie schemat wejściowy jest wyodrębniany podczas ładowania modelu. |
| CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions) |
Utwórz aparat przewidywania na potrzeby jednorazowego przewidywania. Jest ona używana głównie w połączeniu z elementem Load(Stream, DataViewSchema), gdzie schemat wejściowy jest wyodrębniany podczas ładowania modelu. |
| Load(Stream, DataViewSchema) |
Załaduj model i jego schemat wejściowy ze strumienia. |
| Load(String, DataViewSchema) |
Załaduj model i jego schemat wejściowy z pliku. |
| LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) |
Ładowanie modelu przekształcania i modelu modułu ładującego dane ze strumienia. |
| LoadWithDataLoader(String, IDataLoader<IMultiStreamSource>) |
Ładowanie modelu przekształcania i modelu modułu ładującego dane z pliku. |
| Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream) |
Zapisz model przekształcania i schemat danych użytych do wytrenowania go do strumienia. |
| Save(ITransformer, DataViewSchema, String) |
Zapisz model przekształcania i schemat danych, które zostały użyte do wytrenowania go do pliku. |
| Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream) |
Zapisz model przekształcania i moduł ładujący użyty do utworzenia danych wejściowych w strumieniu. |
| Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String) |
Zapisz model przekształcania i moduł ładujący użyty do utworzenia danych wejściowych w pliku. |
Metody rozszerzania
| Nazwa | Opis |
|---|---|
| ConvertToOnnx(ModelOperationsCatalog, ITransformer, IDataView, Int32, Stream) |
Przekonwertuj określony ITransformer format na format ONNX i zapisz je w strumieniu. |
| ConvertToOnnx(ModelOperationsCatalog, ITransformer, IDataView, Stream, String[]) |
Przekonwertuj określony ITransformer format na format ONNX i zapisz je w strumieniu. |
| ConvertToOnnx(ModelOperationsCatalog, ITransformer, IDataView, Stream) |
Przekonwertuj określony ITransformer format na format ONNX i zapisz je w strumieniu. |
| LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String, Boolean) |
Załaduj model TensorFlow do pamięci. Jest to metoda wygody, która umożliwia załadowanie modelu raz, a następnie użycie go do wykonywania zapytań dotyczących schematu TensorFlowEstimator i tworzenia przy użyciu polecenia ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). Użycie tego interfejsu API wymaga dodatkowych zależności NuGet w przypadku redystorowania biblioteki TensorFlow. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz połączony dokument. TensorFlowModel Zawiera również odwołania do niezarządzanych zasobów, które muszą zostać zwolnione za pomocą jawnego wywołania metody Dispose() lub niejawnie, deklarując zmienną za pomocą składni "using" /> <format type="text/markdown"> [!include[io](~/.. /docs/samples/docs/api-reference/tensorflow-usage.md)] </format> |
| LoadTensorFlowModel(ModelOperationsCatalog, String) |
Załaduj model TensorFlow do pamięci. Jest to metoda wygody, która umożliwia załadowanie modelu raz, a następnie użycie go do wykonywania zapytań dotyczących schematu TensorFlowEstimator i tworzenia przy użyciu polecenia ScoreTensorFlowModel(String, String, Boolean). Użycie tego interfejsu API wymaga dodatkowych zależności NuGet w przypadku redystorowania biblioteki TensorFlow. Aby uzyskać więcej informacji, zobacz połączony dokument. TensorFlowModel Zawiera również odwołania do niezarządzanych zasobów, które muszą zostać zwolnione za pomocą jawnego wywołania metody Dispose() lub niejawnie, deklarując zmienną za pomocą składni "using" /> <format type="text/markdown"> [!include[io](~/.. /docs/samples/docs/api-reference/tensorflow-usage.md)] </format> |