ImageLoadingEstimator Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Data

Сборка:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Пакет:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v2.0.0

IEstimator<TTransformer>ImageLoadingTransformerдля .

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)

Наследование

Object

TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>

ImageLoadingEstimator

Комментарии

Характеристики оценщика

Требуется ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров?	Нет
Тип данных входного столбца	Text
Тип данных выходного столбца	MLImage
Обязательный nuGet в дополнение к Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Возможность экспорта в ONNX	Нет

Результат ImageLoadingTransformer создает новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и загружает в него изображения, указанные во входном столбце. Загрузка — это первый шаг почти каждого конвейера, который выполняет обработку изображений и дальнейший анализ изображений. Загружаемые образы должны быть в форматах, поддерживаемых реализацией MLImage . Полные конвейеры обработки изображений и сценарии в приложениях см. в примерах в репозитории GitHub machinelearning-samples.

Ссылки на примеры использования см. в разделе См. также.

Методы

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>ImageLoadingTransformerдля . (Унаследовано от TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	SchemaShape Возвращает объект схемы, которая будет создана преобразователем. Используется для распространения и проверки схемы в конвейере.

Методы расширения

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

Добавьте контрольную точку кэширования в цепочку оценщика. Это гарантирует, что подчиненные оценщики будут обучены на основе кэшированных данных. Полезно иметь контрольную точку кэширования перед средствами обучения, которые принимают несколько проходов данных.

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

При использовании оценщика возвращается объект-оболочка, который вызывает делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что подходит, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает конкретно типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время IEstimator<TTransformer> они часто формируются в конвейеры с большим количеством объектов, поэтому нам может потребоваться построить цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. Для этого сценария мы можем с помощью этого метода присоединить делегат, который будет вызываться после вызова подходящего метода.

См. также раздел

• LoadImages(TransformsCatalog, String, String, String)