ModelOperationsCatalog.Save Méthode
Définition
Important
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Surcharges
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream) |
Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner vers le flux. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, String) |
Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner dans le fichier. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream) |
Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le flux. |
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String) |
Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le fichier. |
Save(ITransformer, DataViewSchema, Stream)
Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner vers le flux.
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)
Paramètres
- model
- ITransformer
Modèle entraîné à enregistrer. Notez que cela peut être null
, comme un raccourci pour une chaîne de transformateur vide. Lors du chargement avec Load(Stream, DataViewSchema) la valeur retournée, il s’agit d’une valeur vide TransformerChain<TLastTransformer>.
- inputSchema
- DataViewSchema
Schéma de l’entrée au transformateur. Il peut s’agir de null
.
- stream
- Stream
Un flux accessible en écriture, recherché pour l’enregistrer.
S’applique à
Save(ITransformer, DataViewSchema, String)
Enregistrez un modèle de transformateur et le schéma des données utilisées pour l’entraîner dans le fichier.
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)
Paramètres
- model
- ITransformer
Modèle entraîné à enregistrer. Notez que cela peut être null
, comme un raccourci pour une chaîne de transformateur vide. Lors du chargement avec Load(Stream, DataViewSchema) la valeur retournée, il s’agit d’une valeur vide TransformerChain<TLastTransformer>.
- inputSchema
- DataViewSchema
Schéma de l’entrée au transformateur. Il peut s’agir de null
.
- filePath
- String
Chemin d’accès où le modèle doit être enregistré.
Exemples
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; }
}
}
}
S’applique à
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, Stream)
Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le flux.
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)
Paramètres de type
- TSource
Paramètres
- model
- ITransformer
Modèle entraîné à enregistrer. Notez que cela peut être null
, comme un raccourci pour une chaîne de transformateur vide. Lors du chargement avec LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) la valeur retournée, il s’agit d’une valeur vide TransformerChain<TLastTransformer>.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Chargeur utilisé pour créer des données pour entraîner le modèle.
- stream
- Stream
Un flux accessible en écriture, recherché pour l’enregistrer.
S’applique à
Save<TSource>(ITransformer, IDataLoader<TSource>, String)
Enregistrez un modèle de transformateur et le chargeur utilisé pour créer ses données d’entrée dans le fichier.
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)
Paramètres de type
- TSource
Paramètres
- model
- ITransformer
Modèle entraîné à enregistrer. Notez que cela peut être null
, comme un raccourci pour une chaîne de transformateur vide. Lors du chargement avec LoadWithDataLoader(Stream, IDataLoader<IMultiStreamSource>) la valeur retournée, il s’agit d’une valeur vide TransformerChain<TLastTransformer>.
- loader
- IDataLoader<TSource>
Chargeur utilisé pour créer des données pour entraîner le modèle.
- filePath
- String
Chemin d’accès où le modèle doit être enregistré.