StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> Classe
Définition
Important
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Applique une fonction de mappage personnalisée aux colonnes d’entrée spécifiées, tout en autorisant un état par curseur. Le résultat sera dans les colonnes de sortie.
public sealed class StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>> where TSrc : class, new() where TDst : class, new() where TState : class, new()
type StatefulCustomMappingEstimator<'Src, 'Dst, 'State (requires 'Src : null and 'Src : (new : unit -> 'Src) and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst) and 'State : null and 'State : (new : unit -> 'State))> = class
inherit TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<'Src, 'Dst, 'State>>
Public NotInheritable Class StatefulCustomMappingEstimator(Of TSrc, TDst, TState)
Inherits TrivialEstimator(Of StatefulCustomMappingTransformer(Of TSrc, TDst, TState))
Paramètres de type
- TSrc
- TDst
- TState
- Héritage
-
TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>>StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>
Remarques
Caractéristiques de l’estimateur
Cet estimateur doit-il examiner les données pour entraîner ses paramètres ? | Non |
Type de données de colonne d’entrée | Quelconque |
Type de données de colonne de sortie | Quelconque |
Exportable vers ONNX | Non |
Le résultat StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState> applique un mappage défini par l’utilisateur à une ou plusieurs colonnes d’entrée et produit une ou plusieurs colonnes de sortie. Cette transformation ne modifie pas le nombre de lignes et peut être vue comme le résultat de l’application de la fonction de l’utilisateur à chaque ligne des données d’entrée.
Outre les objets d’entrée et de sortie, la fonction personnalisée fournie reçoit un objet d’état qu’il peut examiner et/ou modifier.
Consultez la section Voir aussi pour obtenir des liens vers des exemples d’utilisation.
Méthodes
Fit(IDataView) |
Applique une fonction de mappage personnalisée aux colonnes d’entrée spécifiées, tout en autorisant un état par curseur. Le résultat sera dans les colonnes de sortie. (Hérité de TrivialEstimator<TTransformer>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
Retourne le SchemaShape schéma qui sera produit par le transformateur. Utilisé pour la propagation et la vérification du schéma dans un pipeline. |
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 restrictions qui appellera un délégué une fois Fit(IDataView) appelé. Il est souvent important qu’un estimateur retourne des informations sur ce qui était 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 par EstimatorChain<TLastTransformer> le biais de 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. |