NerTrainer 類別
定義
重要
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用於 IEstimator<TTransformer> 訓練深度神經網路（DNN）來分類文本。
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))- 繼承
備註
要製作這個訓練器，請使用 NER。
輸入與輸出欄位
輸入標籤欄位資料必須是字 串 類型的向量，且句子欄位必須是類型TextDataViewType。
此訓練器會輸出下列欄位：
| 輸出數據行名稱 | 欄類型 | Description |
|---|---|---|
PredictedLabel |
鍵型向量 | 預測標籤的索引。 若其值為 i，實際標籤將是鍵值輸入標籤類型中的第 i 個類別。 |
| -- | -- | |
| 機器學習任務 | 多類別分類 | |
| 需要正規化嗎？ | No | |
| 快取是必須的嗎？ | No | |
| 除了 Microsoft.ML 之外，必須使用 NuGet | Microsoft.ML.TorchSharp 以及 libtorch-cpu 或 libtorch-cuda-11.3，或任何作業系統專用的變體。 | |
| 可匯出至 ONNX | No |
訓練演算法細節
利用現有預訓練的 NAS-BERT roBERTa 模型，訓練深度神經網路（DNN），以進行命名實體識別。
方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
用於 IEstimator<TTransformer> 訓練深度神經網路（DNN）來分類文本。 (繼承來源 NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>) |
擴充方法
| 名稱 | Description |
|---|---|
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
在估計鏈中附加一個「快取檢查點」。 這將確保下游估計器能針對快取資料進行訓練。 在訓練師接受多次資料通行前設置快取檢查點會很有幫助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
給定一個估計器，回傳一個包裹物件，該物件會呼叫一次 Fit(IDataView) 代理。 估計器通常回傳擬合的資訊很重要，因此該 Fit(IDataView) 方法回傳一個特定型別的物件，而非一般 ITransformer的 。 然而，同時， IEstimator<TTransformer> 通常會被組成包含許多物件的管線，因此我們可能需要建立一條估計鏈，將 EstimatorChain<TLastTransformer> 我們想要取得變壓器的估計器埋藏在這條鏈的某處。 在這種情況下，我們可以透過此方法附加一個代理，當 fit 被呼叫時會被呼叫。 |