LearningModel.OutputFeatures Propriété

Définition

Espace de noms:

Windows.AI.MachineLearning

Liste des fonctionnalités de sortie du modèle.

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

IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor> OutputFeatures();

public IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor> OutputFeatures { get; }

var iVectorView = learningModel.outputFeatures;

Public ReadOnly Property OutputFeatures As IReadOnlyList(Of ILearningModelFeatureDescriptor)

Valeur de propriété

IVectorView<ILearningModelFeatureDescriptor>

IReadOnlyList<ILearningModelFeatureDescriptor>

Liste des fonctionnalités de sortie du modèle.

Exemples

L’exemple suivant charge le modèle, crée une session d’évaluation avec le 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.