ImageLoadingEstimator Klasa

Definicja

Przestrzeń nazw:

Microsoft.ML.Data

Zestaw:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Pakiet:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v2.0.0

IEstimator<TTransformer>dla .ImageLoadingTransformer

public sealed class ImageLoadingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Data.ImageLoadingTransformer>

type ImageLoadingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageLoadingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageLoadingTransformer)

Dziedziczenie

Object

TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>

ImageLoadingEstimator

Uwagi

Charakterystyka narzędzia do szacowania

Czy ten narzędzie do szacowania musi przyjrzeć się danym, aby wytrenować jego parametry?	Nie
Typ danych kolumny wejściowej	Tekst
Typ danych kolumny wyjściowej	MLImage
Wymagane narzędzie NuGet oprócz Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Eksportowanie do pliku ONNX	Nie

ImageLoadingTransformer Wynikowy tworzy nową kolumnę o nazwie określonej w parametrach nazwy kolumny wyjściowej i ładuje w niej obrazy określone w kolumnie wejściowej. Ładowanie to pierwszy krok niemal każdego potoku, który przetwarza obrazy i dalszą analizę obrazów. Ładowanie obrazów musi być w formatach obsługiwanych przez MLImage implementację. Aby uzyskać kompleksowe potoki przetwarzania obrazów i scenariusze w aplikacjach, zobacz przykłady w repozytorium github machinelearning-samples.

Zapoznaj się z sekcją Zobacz również, aby uzyskać linki do przykładów użycia.

Metody

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>dla .ImageLoadingTransformer (Odziedziczone po TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Zwraca schemat, który zostanie wygenerowany przez transformator. Służy do propagacji schematu i weryfikacji w potoku.

Metody rozszerzania

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

Dołącz punkt kontrolny buforowania do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane względem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejmą wiele danych.

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

Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który wywoła delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólną ITransformerwartość . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> często są tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> miejsca, w którym narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania.

Zobacz też

• LoadImages(TransformsCatalog, String, String, String)