Använda bildtransformering
Den här artikeln beskriver hur du använder komponenten Tillämpa bildtransformering i Azure Machine Learning-designern för att ändra en indatabildkatalog baserat på en tidigare angiven bildtransformering.
Du måste ansluta en Init Image Transformation-komponent för att ange transformeringen, och sedan kan du använda den här omvandlingen i indatabildkatalogen för komponenten Tillämpa bildtransformering.
Så här använder du tillämpa bildtransformeringen
Lägg till komponenten Tillämpa bildtransformering i pipelinen. Du hittar den här komponenten under kategorin Visuellt innehåll/Bilddatatransformering.
Anslut utdata från Init Image Transformation till vänster indata från Tillämpa bildtransformering.
Kommentar
Endast bildtransformeringen som genereras av Init Image Transformation-komponenten godkänns för den här komponenten. För annan typ av transformering ansluter du den till Tillämpa transformering, annars genereras "InvalidTransformationDirectoryError".
Anslut den avbildningskatalog som du vill transformera.
För Läge anger du för vilket syfte du använder indatatransformering: "För träning" eller "För slutsatsdragning".
Om du väljer För träning tillämpas all transformering som du anger i Init Image Transformation.
Om du väljer För slutsatsdragning undantas transformering som att skapa nya exempel slumpmässigt innan de tillämpas. Det beror på att omvandlingsåtgärder för att skapa nya exempel slumpmässigt som "Slumpmässig horisontell flip" används för dataförstoring i träning, som bör tas bort i slutsatsdragning eftersom slutsatsdragningsexempel måste åtgärdas för korrekt förutsägelse och utvärdering.
Kommentar
Transformeringar som kommer att undantas i läge För slutsatsdragning är: Slumpmässig ändrad gröda, Slumpmässig gröda, Slumpmässig vågrät flip, Slumpmässig lodrät flip, Slumpmässig rotation, Slumpmässig affin, Slumpmässig gråskala, Slumpmässigt perspektiv, Slumpmässig radering.
Skicka pipelinen om du vill tillämpa en bildtransformering på en ny avbildningskatalog.
Komponentparametrar
| Name | Intervall | Typ | Standardvärde | beskrivning |
|---|---|---|---|---|
| Läge | Alla | Läge | (Kräv att användaren anger) | I vilket syfte använder du indatatransformering. Du bör exkludera "slumpmässiga" transformeringsåtgärder i slutsatsdragning men hålla dem i träning |
Förväntade indata
| Namn | Type | Beskrivning |
|---|---|---|
| Transformering av indatabild | TransformationDirectory | Transformering av indatabild |
| Indatabildkatalog | ImageDirectory | Avbildningskatalog som ska transformeras |
Utdata
| Namn | Type | Beskrivning |
|---|---|---|
| Utdatabildkatalog | ImageDirectory | Utdatabildkatalog |
Nästa steg
Se den uppsättning komponenter som är tillgängliga för Azure Machine Learning.