ImageLoadingEstimator 클래스
정의
중요
일부 정보는 릴리스되기 전에 상당 부분 수정될 수 있는 시험판 제품과 관련이 있습니다. Microsoft는 여기에 제공된 정보에 대해 어떠한 명시적이거나 묵시적인 보증도 하지 않습니다.
public sealed class ImageLoadingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Data.ImageLoadingTransformer>type ImageLoadingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ImageLoadingTransformer>Public NotInheritable Class ImageLoadingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImageLoadingTransformer)- 상속
설명
예측 도구 특성
| 이 예측 도구는 매개 변수를 학습하기 위해 데이터를 확인해야 합니까? | 예 |
| 입력 열 데이터 형식 | Text |
| 출력 열 데이터 형식 | MLImage |
| Microsoft.ML 외에도 필수 NuGet | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| ONNX로 내보낼 수 있습니다. | 예 |
그러면 ImageLoadingTransformer 출력 열 이름 매개 변수에 지정된 대로 라는 새 열이 만들어지고 입력 열에 지정된 이미지가 로드됩니다. 로드는 이미지 처리를 수행하는 거의 모든 파이프라인의 첫 번째 단계이며 이미지에 대한 추가 분석입니다. 로드할 이미지는 구현에서 지원하는 MLImage 형식이어야 합니다. 엔드투엔드 이미지 처리 파이프라인 및 애플리케이션의 시나리오는 machinelearning-samples github 리포지토리의 예제 를 참조하세요.
사용 예제에 대한 링크는 참고 섹션을 참조하세요.
메서드
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> 에 대한 입니다 ImageLoadingTransformer. (다음에서 상속됨 TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
SchemaShape 변환기에서 생성할 스키마의 를 반환합니다. 파이프라인에서 스키마 전파 및 확인에 사용됩니다. |
확장 메서드
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 예측 도구가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있으면 도움이 됩니다. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
예측 도구가 지정된 경우 가 호출되면 Fit(IDataView) 대리자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구에서 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer가 아닌 구체적으로 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 많은 개체가 있는 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져오려는 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 예측 도구 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 fit이 호출되면 호출될 대리자를 이 메서드를 통해 연결할 수 있습니다. |