FormRecognizerClientExtensions.TrainCustomModelAsync Método

Referência

Definição

Namespace:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer

Assembly:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.dll

Pacote:: Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer v0.8.0-preview

Importante

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Treinar Modelo

public static System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult> TrainCustomModelAsync (this Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.IFormRecognizerClient operations, Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest trainRequest, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);

static member TrainCustomModelAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.IFormRecognizerClient * Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>

<Extension()>
Public Function TrainCustomModelAsync (operations As IFormRecognizerClient, trainRequest As TrainRequest, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of TrainResult)

Parâmetros

operations: IFormRecognizerClient

O grupo de operações para esse método de extensão.

trainRequest: TrainRequest

Objeto de solicitação para treinamento.

cancellationToken: CancellationToken

O token de cancelamento.

Retornos

Task<TrainResult>

Comentários

A solicitação de treinamento deve incluir um parâmetro de origem que seja um URI de contêiner do Azure Storage Blob acessível externamente (de preferência, um URI de Assinatura de Acesso Compartilhado) ou um caminho válido para uma pasta de dados em uma unidade montada localmente. Quando caminhos locais são especificados, eles devem seguir o formato de caminho do Linux/UNIX e ser um caminho absoluto com raiz para o valor da configuração de montagem de entrada, por exemplo, se o valor da definição de configuração '{Mounts:Input}' for '/input', um caminho de origem válido será '/input/contosodataset'. Espera-se que todos os dados a serem treinados estejam sob a origem. Os modelos são treinados usando documentos do seguinte tipo de conteúdo : 'application/pdf', 'image/jpeg' e 'image/png'." Outro conteúdo é ignorado ao treinar um modelo.

Aplica-se a

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