ImageResizingEstimator Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Transforms.Image

Сборка:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Пакет:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer>ImageResizingTransformerдля .

public sealed class ImageResizingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImageResizingTransformer>

type ImageResizingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

Public NotInheritable Class ImageResizingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageResizingTransformer)

Наследование

Object

TrivialEstimator<ImageResizingTransformer>

ImageResizingEstimator

Комментарии

Характеристики оценщика

Должен ли этот оценщик просмотреть данные для обучения его параметров?	нет
Тип данных входного столбца	MLImage
Тип данных выходного столбца	MLImage
Требуется NuGet в дополнение к Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Экспортируемый в ONNX	нет

В результате ImageResizingTransformer создается новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и изменяется размер данных из входного столбца на этот новый столбец.

В конвейерах обработки изображений часто специалисты по машинному обучению используют предварительно обученные средства признаков DNN для извлечения признаков для использования в алгоритмах машинного обучения. Эти предварительно обученные модели имеют определенную ширину и высоту для их входных изображений, поэтому часто после загрузки изображения должны быть изменены до дальнейшей обработки. 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>ImageResizingTransformerдля . (Унаследовано от TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)	Возвращает схему SchemaShape , которая будет производиться 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. Рекомендуется использовать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько данных.

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

Учитывая оценщик, верните объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было положено, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако в то же время часто IEstimator<TTransformer> формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться создать цепочку оценщиков, где EstimatorChain<TLastTransformer> оценщик, для которого мы хотим получить преобразователь, похоронен где-то в этой цепочке. В этом сценарии мы можем подключить делегат, который будет вызываться после вызова соответствия.

См. также раздел

• ResizeImages(TransformsCatalog, String, Int32, Int32, String, ImageResizingEstimator+ResizingKind, ImageResizingEstimator+Anchor)