ModelOperationsCatalog.Save Methode

Definition

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Paket:

Microsoft.ML v2.0.0

Überlädt

Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)	Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren des Datenstroms verwendet wurden.
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)	Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren der Datei verwendet wurden.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)	Speichern Sie ein Transformatormodell und den Lastgeber, der zum Erstellen seiner Eingabedaten zum Datenstrom verwendet wird.
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)	Speichern Sie ein Transformatormodell und den Ladevorgang, der zum Erstellen seiner Eingabedaten in die Datei verwendet wird.

Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)

Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren des Datenstroms verwendet wurden.

public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, System.IO.Stream stream);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * System.IO.Stream -> unit

Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, stream As Stream)

Parameter

model

ITransformer

Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein nullkann. Beim Laden mit Load(Stream, DataViewSchema) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.

inputSchema

DataViewSchema

Das Schema der Eingabe an den Transformator. Dieser Wert kann null sein.

stream

Stream

Ein schreibbarer, suchbarer Datenstrom zum Speichern.

Save(ITransformer, DataViewSchema, String)

Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren der Datei verwendet wurden.

public void Save (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, string filePath);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * string -> unit

Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, filePath As String)

Parameter

model

ITransformer

Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein nullkann. Beim Laden mit Load(Stream, DataViewSchema) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.

inputSchema

DataViewSchema

Das Schema der Eingabe an den Transformator. Dieser Wert kann null sein.

filePath

String

Pfad, auf dem das Modell gespeichert werden soll.

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; }
        }
    }
}

Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)

Speichern Sie ein Transformatormodell und den Lastgeber, der zum Erstellen seiner Eingabedaten zum Datenstrom verwendet wird.

public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, System.IO.Stream stream);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * System.IO.Stream -> unit

Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), stream As Stream)

Typparameter

TSource

Parameter

model

ITransformer

Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein nullkann. Beim Laden mit LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.

loader

IDataLoader<TSource>

Der Ladevorgang, der zum Erstellen von Daten zum Trainieren des Modells verwendet wurde.

stream

Stream

Ein schreibbarer, suchbarer Datenstrom zum Speichern.

Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)

Speichern Sie ein Transformatormodell und den Ladevorgang, der zum Erstellen seiner Eingabedaten in die Datei verwendet wird.

public void Save<TSource> (Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, string filePath);

member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * string -> unit

Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), filePath As String)

Typparameter

TSource

Parameter

model

ITransformer

Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein nullkann. Beim Laden mit LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.

loader

IDataLoader<TSource>

Der Ladevorgang, der zum Erstellen von Daten zum Trainieren des Modells verwendet wurde.

filePath

String

Pfad, auf dem das Modell gespeichert werden soll.