MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> 클래스
정의
중요
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public abstract class MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer>, Microsoft.ML.Trainers.ITrainerEstimator<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type MetaMulticlassTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
interface ITrainerEstimator<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model>)>
Public MustInherit Class MetaMulticlassTrainer(Of TTransformer, TModel)
Implements IEstimator(Of TTransformer), ITrainerEstimator(Of TTransformer, TModel)
형식 매개 변수
- TTransformer
- TModel
- 상속
-
MetaMulticlassTrainer<TTransformer,TModel>
- 파생
- 구현
속성
Info |
메서드
Fit(IDataView) |
트레이너에 데이터를 맞습니다. |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
출력 열을 가져옵니다. |
확장 메서드
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
추정기 체인에 '캐싱 검사점'을 추가합니다. 이렇게 하면 다운스트림 추정기가 캐시된 데이터에 대해 학습됩니다. 여러 데이터 전달을 수행하는 트레이너 앞에 캐싱 검사점이 있는 것이 좋습니다. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
추정기가 지정된 경우 호출된 대리 Fit(IDataView) 자를 호출할 래핑 개체를 반환합니다. 예측 도구가 적합한 항목에 대한 정보를 반환하는 것이 중요한 경우가 많습니다. 따라서 Fit(IDataView) 메서드는 일반 ITransformer개체가 아닌 구체적으로 형식화된 개체를 반환합니다. 그러나 동시에 IEstimator<TTransformer> 개체가 많은 파이프라인으로 형성되는 경우가 많으므로 변환기를 가져올 추정기가 이 체인의 어딘가에 묻혀 있는 위치를 통해 EstimatorChain<TLastTransformer> 추정기 체인을 빌드해야 할 수 있습니다. 이 시나리오에서는 이 메서드를 통해 fit이 호출되면 호출될 대리자를 연결할 수 있습니다. |