VectorToImageConvertingEstimator Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Transforms.Image

Сборка:

Microsoft.ML.ImageAnalytics.dll

Пакет:

Microsoft.ML.ImageAnalytics v3.0.1

IEstimator<TTransformer>для .VectorToImageConvertingTransformer

public sealed class VectorToImageConvertingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.VectorToImageConvertingTransformer>

type VectorToImageConvertingEstimator = class
    inherit TrivialEstimator<VectorToImageConvertingTransformer>

Public NotInheritable Class VectorToImageConvertingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of VectorToImageConvertingTransformer)

Наследование

Object

TrivialEstimator<VectorToImageConvertingTransformer>

VectorToImageConvertingEstimator

Комментарии

Характеристики оценщика

Нужно ли этому оценщику просмотреть данные для обучения параметров?	нет
Тип данных входного столбца	Вектор известного Singleразмера , Double или Byte.
Тип данных выходного столбца	MLImage
Обязательный NuGet в дополнение к Microsoft.ML	Microsoft.ML.ImageAnalytics
Экспортируемый в ONNX	нет

В результате VectorToImageConvertingTransformer создается новый столбец с именем, указанным в параметрах имени выходного столбца, и создается изображение из данных во входном столбце в этом новом столбце.

Ознакомьтесь с разделом "См. также" ссылки на примеры использования.

Методы

Fit(IDataView)	IEstimator<TTransformer>для .VectorToImageConvertingTransformer (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 обеспечит обучение подчиненных оценщиков на основе кэшированных данных. Рекомендуется создать контрольную точку кэширования перед обучением, которые принимают несколько передач данных.

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

Учитывая оценщик, возвращает объект-оболочку, который будет вызывать делегат один раз Fit(IDataView) . Часто важно, чтобы оценщик возвращал сведения о том, что было в форме, поэтому Fit(IDataView) метод возвращает специально типизированный объект, а не просто общий ITransformer. Однако, в то же время, IEstimator<TTransformer> часто формируются в конвейеры со многими объектами, поэтому нам может потребоваться построить 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

• ConvertToImage(TransformsCatalog, Int32, Int32, String, String, ImagePixelExtractingEstimator+ColorBits, ImagePixelExtractingEstimator+ColorsOrder, Boolean, Single, Single, Int32, Int32, Int32, Int32)