ImageResizingEstimator Třída

Definice

Obor názvů:

Microsoft.ML.Transforms.Image

Sestavení:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Balíček:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer>ImageResizingTransformerpro .

public sealed class ImageResizingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageResizingTransformer>

type ImageResizingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageResizingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageResizingTransformer)

Dědičnost

Object

TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

ImageResizingEstimator

Poznámky

Charakteristiky odhadu

Potřebuje tento estimátor podívat se na data, aby se natrénovala jeho parametry?	No
Datový typ vstupního sloupce	MLImage
Datový typ výstupního sloupce	MLImage
Povinné nuGet kromě Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Exportovatelný do ONNX	No

Výsledek ImageResizingTransformer vytvoří nový sloupec s názvem zadaným v parametrech názvu výstupního sloupce a změní velikost dat ze vstupního sloupce na tento nový sloupec.

V kanálech zpracování obrázků často specialista strojového učení využívá předem natrénované DNN featurizátory k extrakci funkcí pro použití v algoritmech strojového učení. Tyto předem vytrénované modely mají definovanou šířku a výšku vstupních obrázků, takže často po načtení budou muset obrázky před dalším zpracováním změnit velikost. Kompletní kanály zpracování imagí a scénáře v aplikacích najdete v příkladech v úložišti githubu machinelearning-samples.

V části Viz také najdete odkazy na příklady použití.

Metody

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>ImageResizingTransformerpro . (Zděděno od TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Vrátí schéma, které bude vytvořen transformátorem. Používá se k šíření a ověřování schématu v kanálu.

Metody rozšíření

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Připojte k řetězci odhadu kontrolní bod ukládání do mezipaměti. Tím zajistíte, aby se podřízené estimátory natrénovaly na data uložená v mezipaměti. Před průchodem více dat je užitečné mít kontrolní bod ukládání do mezipaměti.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Pokud získáte odhadátor, vraťte obtékání objektu, který jednou zavolá delegáta Fit(IDataView) . Často je důležité, aby estimátor vrátil informace o tom, co bylo vhodné, což je důvod, proč Fit(IDataView) metoda vrací konkrétně zadaný objekt, a ne jen obecné ITransformer. Ve stejnou dobu se však často vytvářejí do kanálů s mnoha objekty, takže možná budeme muset vytvořit řetězec odhadovačů prostřednictvím EstimatorChain<TLastTransformer> toho, kde je odhadovač, IEstimator<TTransformer> pro který chceme získat transformátor, uložen někde v tomto řetězu. Pro tento scénář můžeme prostřednictvím této metody připojit delegáta, který bude volána po volání fit.

Viz také

• ResizeImages(TransformsCatalog, String, Int32, Int32, String, ImageResizingEstimator+ResizingKind, ImageResizingEstimator+Anchor)