StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> Classe

Definição

Namespace:

Microsoft.ML.Transforms

Assembly:

Microsoft.ML.Transforms.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

Aplica uma função de mapeamento personalizada às colunas de entrada especificadas, permitindo um estado por cursor. O resultado será em colunas de saída.

public sealed class StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>> where TSrc : class, new() where TDst : class, new() where TState : class, new()

type StatefulCustomMappingEstimator<'Src, 'Dst, 'State (requires 'Src : null and 'Src : (new : unit -> 'Src) and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst) and 'State : null and 'State : (new : unit -> 'State))> = class
    inherit TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<'Src, 'Dst, 'State>>

Public NotInheritable Class StatefulCustomMappingEstimator(Of TSrc, TDst, TState)
Inherits TrivialEstimator(Of StatefulCustomMappingTransformer(Of TSrc, TDst, TState))

Parâmetros de tipo

TSrc

TDst

TState

Herança

Object

TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>>

StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>

Comentários

Características do avaliador

Esse avaliador precisa examinar os dados para treinar seus parâmetros?	No
Tipo de dados de coluna de entrada	Qualquer
Tipo de dados da coluna de saída	Qualquer
Exportável para ONNX	No

O resultado StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState> aplica um mapeamento definido pelo usuário a uma ou mais colunas de entrada e produz uma ou mais colunas de saída. Essa transformação não altera o número de linhas e pode ser vista como o resultado da aplicação da função do usuário a cada linha dos dados de entrada.

Além dos objetos de entrada e saída, a função personalizada fornecida recebe um objeto de estado que pode examinar e/ou modificar.

Verifique a seção Consulte Também para obter links para exemplos de uso.

Métodos

Fit(IDataView)	Aplica uma função de mapeamento personalizada às colunas de entrada especificadas, permitindo um estado por cursor. O resultado será em colunas de saída. (Herdado de TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Retorna o SchemaShape esquema que será produzido pelo transformador. Usado para propagação e verificação de esquema em um pipeline.

Métodos de Extensão

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

Acrescente um 'ponto de verificação de cache' à cadeia do avaliador. Isso garantirá que os estimadores downstream sejam treinados em relação aos dados armazenados em cache. É útil ter um ponto de verificação de cache antes dos treinadores que levam vários passes de dados.

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

Dado um avaliador, retorne um objeto de encapsulamento que chamará um delegado uma vez Fit(IDataView) que seja chamado. Geralmente, é importante que um avaliador retorne informações sobre o que estava em forma, e é por isso que o Fit(IDataView) método retorna um objeto especificamente tipado, em vez de apenas um geral ITransformer. No entanto, ao mesmo tempo, IEstimator<TTransformer> muitas vezes são formados em pipelines com muitos objetos, portanto, talvez seja necessário criar uma cadeia de avaliadores por meio EstimatorChain<TLastTransformer> de onde o estimador para o qual queremos obter o transformador está enterrado em algum lugar nesta cadeia. Para esse cenário, podemos por meio desse método anexar um delegado que será chamado assim que o ajuste for chamado.

Confira também

• StatefulCustomMapping<TSrc,TDst,TState>(TransformsCatalog, Action<TSrc,TDst,TState>, Action<TState>, String)