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LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> Classe

Définition

public abstract class LinearTrainerBase<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type LinearTrainerBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
    inherit TrainerEstimatorBase<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class LinearTrainerBase(Of TTransformer, TModel)
Inherits TrainerEstimatorBase(Of TTransformer, TModel)

Paramètres de type

TTransformer
TModel
Héritage
LinearTrainerBase<TTransformer,TModel>
Dérivé

Champs

FeatureColumn

Colonne de caractéristique attendue par l’entraîneur.

(Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
LabelColumn

Colonne d’étiquette attendue par le formateur. Peut être null, ce qui indique que l’étiquette n’est pas utilisée pour l’entraînement.

(Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
WeightColumn

Colonne de poids attendue par l’entraîneur. Peut être null, ce qui indique que le poids n’est pas utilisé pour l’entraînement.

(Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Propriétés

Info

Méthodes

Fit(IDataView)

Entraîne et retourne un ITransformer.

(Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)
GetOutputSchema(SchemaShape) (Hérité de TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>)

Méthodes d’extension

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

Ajoutez un « point de contrôle de mise en cache » à la chaîne d’estimateur. Cela garantit que les estimateurs en aval seront entraînés par rapport aux données mises en cache. Il est utile d’avoir un point de contrôle de mise en cache avant les formateurs qui prennent plusieurs passes de données.

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

Étant donné un estimateur, retournez un objet de création de package de package qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important pour un estimateur de retourner des informations sur ce qui a été adapté, c’est pourquoi la Fit(IDataView) méthode retourne un objet spécifiquement typé, plutôt que simplement un général ITransformer. Toutefois, en même temps, IEstimator<TTransformer> sont souvent formés en pipelines avec de nombreux objets. Nous pouvons donc avoir besoin de créer une chaîne d’estimateurs via EstimatorChain<TLastTransformer> laquelle l’estimateur pour lequel nous voulons obtenir le transformateur est enterré quelque part dans cette chaîne. Pour ce scénario, nous pouvons par le biais de cette méthode attacher un délégué qui sera appelé une fois l’ajustement appelé.

S’applique à