ModelOperationsCatalog.CreatePredictionEngine Método

Definição

Namespace:

Microsoft.ML

Assembly:

Microsoft.ML.Data.dll

Pacote:

Microsoft.ML v2.0.0

Sobrecargas

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)	Crie um mecanismo de previsão para previsão única. Ele é usado principalmente em conjunto com Load(Stream, DataViewSchema), em que o esquema de entrada é extraído durante o carregamento do modelo.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)	Crie um mecanismo de previsão para previsão única. Ele é usado principalmente em conjunto com Load(Stream, DataViewSchema), em que o esquema de entrada é extraído durante o carregamento do modelo.
CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, Boolean, SchemaDefinition, SchemaDefinition)	Crie um mecanismo de previsão para previsão única (uso padrão).

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, DataViewSchema)

Crie um mecanismo de previsão para previsão única. Ele é usado principalmente em conjunto com Load(Stream, DataViewSchema), em que o esquema de entrada é extraído durante o carregamento do modelo.

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)

Parâmetros de tipo

TSrc

A classe que define os dados de entrada.

TDst

A classe que define os dados de saída.

Parâmetros

transformer

ITransformer

O transformador a ser usado para previsão.

inputSchema

DataViewSchema

Esquema de entrada.

Retornos

PredictionEngine<TSrc,TDst>

CreatePredictionEngine<TSrc,TDst>(ITransformer, PredictionEngineOptions)

Crie um mecanismo de previsão para previsão única. Ele é usado principalmente em conjunto com Load(Stream, DataViewSchema), em que o esquema de entrada é extraído durante o carregamento do modelo.

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)

Parâmetros de tipo

TSrc

A classe que define os dados de entrada.

TDst

A classe que define os dados de saída.

Parâmetros

transformer

ITransformer

O transformador a ser usado para previsão.

options

PredictionEngineOptions

Opções de configuração avançadas.

Retornos

PredictionEngine<TSrc,TDst>

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

Crie um mecanismo de previsão para previsão única (uso padrão).

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)

Parâmetros de tipo

TSrc

A classe que define os dados de entrada.

TDst

A classe que define os dados de saída.

Parâmetros

transformer

ITransformer

O transformador a ser usado para previsão.

ignoreMissingColumns

Boolean

Se uma exceção for lançada se uma coluna existir, outputSchemaDefinition mas o membro correspondente não existir.TDst

inputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Configurações adicionais do esquema de entrada.

outputSchemaDefinition

SchemaDefinition

Configurações adicionais do esquema de saída.

Retornos

PredictionEngine<TSrc,TDst>

Exemplos

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; }
        }
    }
}