OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> Класс

Определение

Пространство имен:

Microsoft.ML.Trainers

Сборка:

Microsoft.ML.StandardTrainers.dll

Пакет:

Microsoft.ML v3.0.1

Базовый класс для онлайн-линейных тренеров. Онлайн-тренеры можно обновлять постепенно с помощью дополнительных данных.

public abstract class OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class

type OnlineLinearTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>

Public MustInherit Class OnlineLinearTrainer(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Параметры типа

TTransformer

TModel

Наследование

Object

TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>

OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>

Производный

Microsoft.ML.Trainers.AveragedLinearTrainer<TTransformer,TModel>

Microsoft.ML.Trainers.LinearSvmTrainer

Поля

FeatureColumn	Столбец признаков, который ожидает тренер. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn	Столбец метки, который ожидает тренер. Может иметь значение null, указывающее, что метка не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn	Столбец веса, который ожидает тренер. Может быть null, что указывает, что вес не используется для обучения. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Свойства

Info	Базовый класс для онлайн-линейных тренеров. Онлайн-тренеры можно обновлять постепенно с помощью дополнительных данных.

Методы

Fit(IDataView)	Тренирует и возвращает .ITransformer (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
Fit(IDataView, LinearModelParameters)	Продолжает обучение OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> использования уже обученного modelParameters и возвращает ITransformerзначение .
GetOutputSchema(SchemaShape)	Базовый класс для онлайн-линейных тренеров. Онлайн-тренеры можно обновлять постепенно с помощью дополнительных данных. (Унаследовано от TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

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.