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FormRecognizerClient.TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync 方法
定义
重要
一些信息与预发行产品相关，相应产品在发行之前可能会进行重大修改。 对于此处提供的信息，Microsoft 不作任何明示或暗示的担保。
训练模型
public System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>> TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest trainRequest, System.Collections.Generic.Dictionary<string,System.Collections.Generic.List<string>> customHeaders = default, System.Threading.CancellationToken cancellationToken = default);abstract member TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest * System.Collections.Generic.Dictionary<string, System.Collections.Generic.List<string>> * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>>
override this.TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync : Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainRequest * System.Collections.Generic.Dictionary<string, System.Collections.Generic.List<string>> * System.Threading.CancellationToken -> System.Threading.Tasks.Task<Microsoft.Rest.HttpOperationResponse<Microsoft.Azure.CognitiveServices.FormRecognizer.Models.TrainResult>>Public Function TrainCustomModelWithHttpMessagesAsync (trainRequest As TrainRequest, Optional customHeaders As Dictionary(Of String, List(Of String)) = Nothing, Optional cancellationToken As CancellationToken = Nothing) As Task(Of HttpOperationResponse(Of TrainResult))参数
- trainRequest
- TrainRequest
用于训练的请求对象。
- customHeaders
- Dictionary<String,List<String>>
将添加到请求的标头。
- cancellationToken
- CancellationToken
取消标记。
返回
实现
例外
当操作返回无效状态代码时引发
无法反序列化响应时引发
当所需参数为 null 时引发
当所需参数为 null 时引发
注解
训练请求必须包含源参数，该参数是外部可访问的 Azure 存储 Blob 容器 URI（最好是共享访问签名 URI），或者是本地装载的驱动器中某个数据文件夹的有效路径。 指定本地路径时，它们必须遵循 Linux/Unix 路径格式，并且是根植于输入装载配置设置值的绝对路径，例如，如果“{Mounts:Input}”配置设置值为“/input”，则有效的源路径为“/input/contosodataset”。 要训练的所有数据都应位于源下。 使用内容类型为“application/pdf”、“image/jpeg”和“image/png”的文档训练模型。”训练模型时会忽略其他内容。
