AveragedLinearTrainer<TTransformer,TModel> Klasa
Definicja
Ważne
Niektóre informacje odnoszą się do produktu w wersji wstępnej, który może zostać znacząco zmodyfikowany przed wydaniem. Firma Microsoft nie udziela żadnych gwarancji, jawnych lub domniemanych, w odniesieniu do informacji podanych w tym miejscu.
Klasa bazowa dla uśrednionych trenerów liniowych.
public abstract class AveragedLinearTrainer<TTransformer,TModel> : Microsoft.ML.Trainers.OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> where TTransformer : ISingleFeaturePredictionTransformer<TModel> where TModel : class
type AveragedLinearTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)> = class
inherit OnlineLinearTrainer<'ransformer, 'Model (requires 'ransformer :> ISingleFeaturePredictionTransformer<'Model> and 'Model : null)>
Public MustInherit Class AveragedLinearTrainer(Of TTransformer, TModel)
Inherits OnlineLinearTrainer(Of TTransformer, TModel)
Parametry typu
- TTransformer
- TModel
- Dziedziczenie
-
AveragedLinearTrainer<TTransformer,TModel>
- Pochodne
Pola
FeatureColumn |
Kolumna funkcji, której oczekuje trener. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
LabelColumn |
Kolumna etykiety oczekiwana przez trenera. Może to być |
WeightColumn |
Kolumna wagi oczekiwana przez trenera. Może to być |
Właściwości
Info |
Klasa bazowa dla uśrednionych trenerów liniowych. (Odziedziczone po OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel>) |
Metody
Fit(IDataView, LinearModelParameters) |
Kontynuuje trenowanie OnlineLinearTrainer<TTransformer,TModel> przy użyciu już wytrenowanego |
Fit(IDataView) |
Trenuje i zwraca wartość ITransformer. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
GetOutputSchema(SchemaShape) |
Klasa bazowa dla uśrednionych trenerów liniowych. (Odziedziczone po TrainerEstimatorBase<TTransformer,TModel>) |
Metody rozszerzania
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Dołącz "punkt kontrolny buforowania" do łańcucha narzędzia do szacowania. Zapewni to, że narzędzia do szacowania podrzędnego zostaną wytrenowane pod kątem buforowanych danych. Warto mieć punkt kontrolny buforowania, zanim trenerzy przejdą wiele danych. |
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Biorąc pod uwagę narzędzie do szacowania, zwróć obiekt opakowujący, który będzie wywoływać delegata po Fit(IDataView) wywołaniu. Często ważne jest, aby narzędzie do szacowania zwracało informacje o tym, co było odpowiednie, dlatego Fit(IDataView) metoda zwraca specjalnie wpisany obiekt, a nie tylko ogólny ITransformerelement . Jednak w tym samym czasie IEstimator<TTransformer> są często tworzone w potoki z wieloma obiektami, więc może być konieczne utworzenie łańcucha narzędzi do szacowania, za pośrednictwem EstimatorChain<TLastTransformer> którego narzędzie do szacowania, dla którego chcemy uzyskać transformator jest pochowany gdzieś w tym łańcuchu. W tym scenariuszu możemy za pomocą tej metody dołączyć delegata, który zostanie wywołany po wywołaniu dopasowania. |