ModelOperationsCatalog.Save Methode
Definition
Wichtig
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Überlädt
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream) |
Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren des Datenstroms verwendet wurden. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, String) |
Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren der Datei verwendet wurden. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream) |
Speichern Sie ein Transformatormodell und den Lastgeber, der zum Erstellen seiner Eingabedaten zum Datenstrom verwendet wird. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String) |
Speichern Sie ein Transformatormodell und den Ladevorgang, der zum Erstellen seiner Eingabedaten in die Datei verwendet wird. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren des Datenstroms verwendet wurden.
public void Save(Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, System.IO.Stream stream);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * System.IO.Stream -> unit
Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, stream As Stream)
Parameter
- model
- ITransformer
Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein null
kann. Beim Laden mit Load(Stream, DataViewSchema) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.
- inputSchema
- DataViewSchema
Das Schema der Eingabe an den Transformator. Dieser Wert kann null
sein.
- stream
- Stream
Ein schreibbarer, suchbarer Datenstrom zum Speichern.
Gilt für:
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
Speichern Sie ein Transformatormodell und das Schema der Daten, die zum Trainieren der Datei verwendet wurden.
public void Save(Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.DataViewSchema inputSchema, string filePath);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.DataViewSchema * string -> unit
Public Sub Save (model As ITransformer, inputSchema As DataViewSchema, filePath As String)
Parameter
- model
- ITransformer
Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein null
kann. Beim Laden mit Load(Stream, DataViewSchema) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.
- inputSchema
- DataViewSchema
Das Schema der Eingabe an den Transformator. Dieser Wert kann null
sein.
- filePath
- String
Pfad, auf dem das Modell gespeichert werden soll.
Beispiele
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.IO;
using Microsoft.ML;
namespace Samples.Dynamic.ModelOperations
{
public class SaveLoadModel
{
public static void Example()
{
// Create a new ML context, for ML.NET operations. It can be used for
// exception tracking and logging, as well as the source of randomness.
var mlContext = new MLContext();
// Generate sample data.
var data = new List<Data>()
{
new Data() { Value="abc" }
};
// Convert data to IDataView.
var dataView = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);
var inputColumnName = nameof(Data.Value);
var outputColumnName = nameof(Transformation.Key);
// Transform.
ITransformer model = mlContext.Transforms.Conversion
.MapValueToKey(outputColumnName, inputColumnName).Fit(dataView);
// Save model.
mlContext.Model.Save(model, dataView.Schema, "model.zip");
// Load model.
using (var file = File.OpenRead("model.zip"))
model = mlContext.Model.Load(file, out DataViewSchema schema);
// Create a prediction engine from the model for feeding new data.
var engine = mlContext.Model
.CreatePredictionEngine<Data, Transformation>(model);
var transformation = engine.Predict(new Data() { Value = "abc" });
// Print transformation to console.
Console.WriteLine("Value: {0}\t Key:{1}", transformation.Value,
transformation.Key);
// Value: abc Key:1
}
private class Data
{
public string Value { get; set; }
}
private class Transformation
{
public string Value { get; set; }
public uint Key { get; set; }
}
}
}
Gilt für:
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
Speichern Sie ein Transformatormodell und den Lastgeber, der zum Erstellen seiner Eingabedaten zum Datenstrom verwendet wird.
public void Save<TSource>(Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, System.IO.Stream stream);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * System.IO.Stream -> unit
Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), stream As Stream)
Typparameter
- TSource
Parameter
- model
- ITransformer
Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein null
kann. Beim Laden mit LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Der Ladevorgang, der zum Erstellen von Daten zum Trainieren des Modells verwendet wurde.
- stream
- Stream
Ein schreibbarer, suchbarer Datenstrom zum Speichern.
Gilt für:
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
- Quelle:
- ModelOperationsCatalog.cs
Speichern Sie ein Transformatormodell und den Ladevorgang, der zum Erstellen seiner Eingabedaten in die Datei verwendet wird.
public void Save<TSource>(Microsoft.ML.ITransformer model, Microsoft.ML.IDataLoader<TSource> loader, string filePath);
member this.Save : Microsoft.ML.ITransformer * Microsoft.ML.IDataLoader<'Source> * string -> unit
Public Sub Save(Of TSource) (model As ITransformer, loader As IDataLoader(Of TSource), filePath As String)
Typparameter
- TSource
Parameter
- model
- ITransformer
Das trainierte Modell, das gespeichert werden soll. Beachten Sie, dass dies als Kurzhand für eine leere Transformatorkette sein null
kann. Beim Laden mit LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) dem zurückgegebenen Wert ist ein leerer TransformerChain<TLastTransformer>Wert.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Der Ladevorgang, der zum Erstellen von Daten zum Trainieren des Modells verwendet wurde.
- filePath
- String
Pfad, auf dem das Modell gespeichert werden soll.