LearningModelBinding Classe

Référence

Définition

Espace de noms:: Windows.AI.MachineLearning

Important

Certaines informations portent sur la préversion du produit qui est susceptible d’être en grande partie modifiée avant sa publication. Microsoft exclut toute garantie, expresse ou implicite, concernant les informations fournies ici.

Modifier

Utilisé pour lier des valeurs à des fonctionnalités d’entrée et de sortie nommées.

public ref class LearningModelBinding sealed : IIterable<IKeyValuePair<Platform::String ^, Platform::Object ^> ^>, IMapView<Platform::String ^, Platform::Object ^>

/// [Windows.Foundation.Metadata.Activatable(Windows.AI.MachineLearning.ILearningModelBindingFactory, 65536, "Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract")]
/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
class LearningModelBinding final : IIterable<IKeyValuePair<winrt::hstring, IInspectable const&>>, IMapView<winrt::hstring, IInspectable const&>

[Windows.Foundation.Metadata.Activatable(typeof(Windows.AI.MachineLearning.ILearningModelBindingFactory), 65536, "Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract")]
[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
[Windows.Foundation.Metadata.Threading(Windows.Foundation.Metadata.ThreadingModel.Both)]
public sealed class LearningModelBinding : IEnumerable<KeyValuePair<string,object>>, IReadOnlyDictionary<string,object>

function LearningModelBinding(session)

Public NotInheritable Class LearningModelBinding
Implements IEnumerable(Of KeyValuePair(Of String, Object)), IReadOnlyDictionary(Of String, Object)

Héritage: Object Platform::Object IInspectable LearningModelBinding

Attributs: ActivatableAttribute ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute ThreadingAttribute

Implémente: IIterable<IKeyValuePair<K,V>> IEnumerable<KeyValuePair<K,V>> IIterable<IKeyValuePair<String,Object>> IEnumerable<KeyValuePair<String,Object>> IIterable<IKeyValuePair<Platform::String,Platform::Object>> IIterable<IKeyValuePair<winrt::hstring,IInspectable>> IMapView<String,Object> IReadOnlyDictionary<String,Object> IMapView<Platform::String,Platform::Object> IMapView<winrt::hstring,IInspectable>

Configuration requise pour Windows

Famille d’appareils	Windows 10, version 1809 (introduit dans 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (introduit dans v1.0)

Exemples

L’exemple suivant récupère les premières fonctionnalités d’entrée et de sortie, crée une trame de sortie, lie les fonctionnalités d’entrée et de sortie, et évaulate.

private async Task EvaluateModelAsync(
    VideoFrame _inputFrame, 
    LearningModelSession _session, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _inputFeatures, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _outputFeatures,
    LearningModel _model)
{
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;
    LearningModelBinding _binding = null;
    VideoFrame _outputFrame = null;

    try
    {
        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription =
                        _inputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image)
                        as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription =
                        _outputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor)
                        as TensorFeatureDescriptor;

        // Create output frame based on expected image width and height
        _outputFrame = new VideoFrame(
            BitmapPixelFormat.Bgra8, 
            (int)_inputImageDescription.Width, 
            (int)_inputImageDescription.Height);

        // Create binding and then bind input/output features
        _binding = new LearningModelBinding(_session);

        _binding.Bind(_inputImageDescription.Name, _inputFrame);
        _binding.Bind(_outputImageDescription.Name, _outputFrame);

        // Evaluate and get the results
        var results = await _session.EvaluateAsync(_binding, "test");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Remarques

Les modèles spécifient leurs fonctionnalités d’entrée et de sortie à l’aide de noms de chaîne uniques. Avant d’évaluer le modèle, vous pouvez lier vos entrées et sorties à la session à l’aide de ces noms. Pour ce faire, vous utilisez l’objet LearningModelBinding que vous pouvez créer en fonction d’une session.

Windows Server

Pour utiliser cette API sur Windows Server, vous devez utiliser Windows Server 2019 avec Expérience de bureau.

Sécurité des threads

Cette API est thread-safe.

Constructeurs

LearningModelBinding(LearningModelSession)

Crée un LearningModelBinding à partir de la session LearningModelSession spécifiée.

Propriétés

Size	Obtient le nombre d’éléments dans la carte.

Méthodes

Bind(String, Object)	Lier une valeur à la fonctionnalité nommée.
Bind(String, Object, IPropertySet)	Liez une valeur à la fonctionnalité nommée à l’aide de propriétés pour contrôler la liaison.
Clear()	Supprimez toutes les liaisons.
First()	Retourne un itérateur qui est initialisé au premier élément de la vue cartographique.
HasKey(String)	Détermine si la vue cartographique contient la clé spécifiée.
Lookup(String)	Retourne l’élément à la clé spécifiée dans la vue cartographique.
Split(IMapView<String,Object>, IMapView<String,Object>)	Fractionne la vue de carte en deux vues.

S’applique à

Share via