Microsoft.ML.Transforms.Onnx Espace de noms
Important
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Espace de noms contenant les composants de chargement et de transformation du modèle ONNX .
Classes
DnnImageFeaturizerEstimator |
Applique un modèle de réseau neuronal profond préentraîné (DNN) pour caractériser les données d’image d’entrée. |
DnnImageFeaturizerInput |
Classe d’assistance pour stocker toutes les entrées dans une méthode d’extension sur une DnnImageModelSelector chaîne de deux OnnxScoringEstimator. |
DnnImageModelSelector |
Classe d’assistance pour la sélection d’un modèle de caractérisation d’image DNN préentraîné à utiliser dans le DnnImageFeaturizerEstimator. |
OnnxMapType |
Correspondant Type au type de carte d’ONNX dans IDataViewle système de type . En d’autres termes, si un modèle ONNX produit une carte, une colonne peut IDataView être tapée OnnxMapTypesur . Son type sous-jacent est IDictionary<TKey,TValue>, où le type générique « TKey » et « TValue » sont les arguments d’entrée de OnnxMapType(Type, Type). |
OnnxMapTypeAttribute |
Pour déclarer OnnxMapType une colonne en IDataView tant que champ dans un |
OnnxOptions |
Options d’un OnnxScoringEstimator. |
OnnxScoringEstimator |
IEstimator<TTransformer> pour le scoring des modèles ONNX dans l’infrastructure ML.NET. |
OnnxSequenceType |
Correspondant Type au type de séquence d’ONNX dans IDataViewle système de type . En d’autres termes, si un modèle ONNX produit une séquence, une colonne peut IDataView être tapée OnnxSequenceTypesur . Son type sous-jacent est IEnumerable<T>, où le type générique « T » est l’argument d’entrée de OnnxSequenceType(Type). |
OnnxSequenceTypeAttribute |
Pour déclarer OnnxSequenceType une colonne en IDataView tant que champ dans un |
OnnxTransformer |
ITransformer résultant de l’ajustement d’un OnnxScoringEstimator. Pour OnnxScoringEstimator en savoir plus sur les dépendances nécessaires, consultez comment l’exécuter sur un GPU. |