ImageResizingEstimator 類別

定義

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)
繼承

備註

估算器特性

此估算器是否需要查看資料來定型其參數?
輸入資料行資料類型 MLImage
輸出資料行資料類型 MLImage
除了 Microsoft.ML 之外,還需要 NuGet Microsoft.ML.ImageAnalytics
可匯出至 ONNX

產生的 ImageResizingTransformer 會建立名為 的新資料行,如輸出資料行名稱參數中所指定,並將輸入資料行的資料調整為這個新資料行。

在影像處理管線中,機器學習工作者通常會使用 預先定型的 DNN 特徵化程式 來擷取機器學習演算法中的使用特徵。 這些預先定型的模型對於其輸入影像具有已定義的寬度和高度,因此在載入之後,影像必須調整大小,才能進一步處理。 如需應用程式的端對端映射處理管線和案例,請參閱 machinelearning-samples github 存放庫中的 範例

如需使用範例的連結,請參閱另請參閱一節。

方法

Fit(IDataView)

IEstimator<TTransformer>ImageResizingTransformer

(繼承來源 TrivialEstimator<TTransformer>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

SchemaShape 回由轉換器產生之架構的 。 用於管線中的架構傳播和驗證。

擴充方法

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

將「快取檢查點」附加至估算器鏈結。 這可確保下游估算器會針對快取的資料定型。 在接受多個資料通過的定型器之前,擁有快取檢查點會很有説明。

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

假設有估算器,則會傳回包裝物件,一旦 Fit(IDataView) 呼叫委派即可。 估算器通常必須傳回符合專案的相關資訊,這就是方法 Fit(IDataView) 傳回特定型別物件的原因,而不是只傳回一般 ITransformer 。 不過,同時 IEstimator<TTransformer> ,通常會形成具有許多物件的管線,因此我們可能需要透過 EstimatorChain<TLastTransformer> 建置估算器的鏈結,而我們想要取得轉換器的估算器會在此鏈結的某處被隱藏。 在該案例中,我們可以透過此方法附加呼叫一次將會呼叫的委派。

適用於

另請參閱