LearningModel.InputFeatures Propriété

Définition

Espace de noms:

Windows.AI.MachineLearning

Liste des fonctionnalités d’entrée du modèle.

public:
 property IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor ^> ^ InputFeatures { IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor ^> ^ get(); };

IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor> InputFeatures();

public IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> InputFeatures { get; }

var iVectorView = learningModel.inputFeatures;

Public ReadOnly Property InputFeatures As IReadOnlyList(Of ILearningModelFeatureDescriptor)

Valeur de propriété

IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor>

IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor>

Liste des fonctionnalités d’entrée du modèle.

Exemples

L’exemple suivant charge un modèle à partir d’un fichier local, crée une session à partir du modèle et obtient les fonctionnalités d’entrée et de sortie du modèle.

private async Task LoadModelAsync(string _modelFileName)
{
    LearningModel _model;
    LearningModelSession _session;
    ImageFeatureDescriptor _inputImageDescription;
    TensorFeatureDescriptor _outputImageDescription;

    try
    {
        // Load and create the model
        var modelFile = 
            await StorageFile.GetFileFromApplicationUriAsync(new Uri($"ms-appx:///Assets/{_modelFileName}"));
        _model = await LearningModel.LoadFromStorageFileAsync(modelFile);

        // Create the evaluation session with the model
        _session = new LearningModelSession(_model);

        // Get input and output features of the model
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> inputFeatures = _model.InputFeatures.ToList();
        List<ILearningModelFeatureDescriptor> outputFeatures = _model.OutputFeatures.ToList();

        // Retrieve the first input feature which is an image
        _inputImageDescription = inputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Image) as ImageFeatureDescriptor;

        // Retrieve the first output feature which is a tensor
        _outputImageDescription = outputFeatures.FirstOrDefault(
            feature => feature.Kind == LearningModelFeatureKind.Tensor) as TensorFeatureDescriptor;
    }
    catch (Exception ex)
    {
        StatusBlock.Text = $"error: {ex.Message}";
        _model = null;
    }
}

Remarques

Windows Server

Pour utiliser cette API sur Windows Server, vous devez utiliser Windows Server 2019 avec Expérience de bureau.

Sécurité des threads

Cette API est thread-safe.