LearningModelEvaluationResult Класс

Определение

Пространство имен:

Windows.AI.MachineLearning

Получение результатов оценки.

public ref class LearningModelEvaluationResult sealed

/// [Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract, 65536)]
/// [Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
class LearningModelEvaluationResult final

[Windows.Foundation.Metadata.ContractVersion(typeof(Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract), 65536)]
[Windows.Foundation.Metadata.MarshalingBehavior(Windows.Foundation.Metadata.MarshalingType.Agile)]
public sealed class LearningModelEvaluationResult

Public NotInheritable Class LearningModelEvaluationResult

Наследование

Object Platform::Object IInspectable LearningModelEvaluationResult

Атрибуты

ContractVersionAttribute MarshalingBehaviorAttribute

Требования к Windows

Семейство устройств	Windows 10, version 1809 (появилось в 10.0.17763.0)
API contract	Windows.AI.MachineLearning.MachineLearningContract (появилось в v1.0)

Примеры

В следующем примере извлекаются первые входные и выходные признаки модели, создается выходной кадр, выполняется привязка входных и выходных признаков и выполняется оценка модели.

private async Task EvaluateModelAsync(
    VideoFrame _inputFrame, 
    LearningModelSession _session, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _inputFeatures, 
    IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> _outputFeatures,
    LearningModel _model)
{
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;
    LearningModelBinding _binding = null;
    VideoFrame _outputFrame = null;
    LearningModelEvaluationResult _results;

    try
    {
        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription =
            _inputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image)
            as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription =
            _outputFeatures.FirstOrDefault(feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor)
            as TensorFeatureDescriptor;

        // Create output frame based on expected image width and height
        _outputFrame = new VideoFrame(
            BitmapPixelFormat.Bgra8, 
            (int)_inputImageDescription.Width, 
            (int)_inputImageDescription.Height);

        // Create binding and then bind input/output features
        _binding = new LearningModelBinding(_session);

        _binding.Bind(_inputImageDescription.Name, _inputFrame);
        _binding.Bind(_outputImageDescription.Name, _outputFrame);

        // Evaluate and get the results
        _results = await _session.EvaluateAsync(_binding, "test");
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Комментарии

Windows Server

Чтобы использовать этот API в Windows Server, необходимо использовать Windows Server 2019 с возможностями рабочего стола.

Потокобезопасность

Этот API является потокобезопасным.

Свойства

CorrelationId	Необязательная строка, переданная в LearningModelSession.Evaluate.
ErrorStatus	Если оценка завершилась сбоем, возвращает код ошибки, вызвавшей сбой.
Outputs	Возвращает выходные признаки модели.
Succeeded	Значение true, если оценка успешно завершена; в противном случае — false.

См. также раздел

• Машинное обучение Windows
• Примеры для Windows ML (GitHub)