ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine Methode

Definition

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Überlädt

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage. Es wird hauptsächlich in Verbindung mit Load(Stream, DataViewSchema), wo das Eingabeschema beim Laden des Modells extrahiert wird, verwendet.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage. Es wird hauptsächlich in Verbindung mit Load(Stream, DataViewSchema), wo das Eingabeschema beim Laden des Modells extrahiert wird, verwendet.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage (Standardnutzung).

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage. Es wird hauptsächlich in Verbindung mit Load(Stream, DataViewSchema), wo das Eingabeschema beim Laden des Modells extrahiert wird, verwendet.

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)

Typparameter

TSrc

Die Klasse, die die Eingabedaten definiert.

TDst

Die Klasse, die die Ausgabedaten definiert.

Parameter

transformer

ITransformer

Der Transformator, der zur Vorhersage verwendet werden soll.

inputSchema

DataViewSchema

Eingabeschema.

Gibt zurück

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage. Es wird hauptsächlich in Verbindung mit Load(Stream, DataViewSchema), wo das Eingabeschema beim Laden des Modells extrahiert wird, verwendet.

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)

Typparameter

TSrc

Die Klasse, die die Eingabedaten definiert.

TDst

Die Klasse, die die Ausgabedaten definiert.

Parameter

transformer

ITransformer

Der Transformator, der zur Vorhersage verwendet werden soll.

options

PredictionEngineOptions

Erweiterte Konfigurationsoptionen.

Gibt zurück

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)

Erstellen Sie ein Vorhersagemodul für eine einmalige Vorhersage (Standardnutzung).

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)

Typparameter

TSrc

Die Klasse, die die Eingabedaten definiert.

TDst

Die Klasse, die die Ausgabedaten definiert.

Parameter

transformer

ITransformer

Der Transformator, der zur Vorhersage verwendet werden soll.

ignoreMissingColumns

Boolean

Gibt an, ob eine Ausnahme ausgelöst werden soll, wenn eine Spalte vorhanden outputSchemaDefinition ist, aber das entsprechende Element nicht vorhanden ist TDst.

inputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Zusätzliche Einstellungen des Eingabeschemas.

outputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Zusätzliche Einstellungen des Ausgabeschemas.

Gibt zurück

PredictionEngine<TSrc,TDst>

Beispiele

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; }
        }
    }
}