ImagePixelExtractingEstimator 类
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。
public sealed class ImagePixelExtractingEstimator : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.Image.ImagePixelExtractingTransformer>type ImagePixelExtractingEstimator = class
inherit TrivialEstimator<ImagePixelExtractingTransformer>Public NotInheritable Class ImagePixelExtractingEstimator
Inherits TrivialEstimator(Of ImagePixelExtractingTransformer)- 继承
注解
估算器特征
| 此估算器是否需要查看数据来训练其参数？ | 否 |
| 输入列数据类型 | MLImage |
| 输出列数据类型 | 已知大小的向量 Single 或 Byte |
| 除 Microsoft.ML 以外，还需要 NuGet | Microsoft.ML.ImageAnalytics |
| 可导出到 ONNX | 否 |
生成的 ImagePixelExtractingTransformer 结果将创建一个新列，该列在输出列名称参数中指定，并将图像转换为已知大小的浮点数或字节的矢量。 大小和数据类型取决于指定的参数。 有关端到端映像处理管道和应用程序中的方案，请参阅 machinelearning-samples github 存储库中的 示例 。
有关使用示例的链接，请查看“另请参阅”部分。
方法
| Fit(IDataView) |
IEstimator<TTransformer> for the ImagePixelExtractingTransformer. (继承自 TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
返回 SchemaShape 由转换器生成的架构。 用于管道中的架构传播和验证。 |
扩展方法
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
将“缓存检查点”追加到估算器链。 这将确保根据缓存的数据训练下游估算器。 在执行多个数据传递的训练器之前，拥有缓存检查点会很有帮助。 |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
给定估算器后，返回一个包装对象，该对象将调用委托一次 Fit(IDataView) 。 估算器通常必须返回有关适合的内容的信息，这就是为什么 Fit(IDataView) 该方法返回特定类型化对象的原因，而不仅仅是常规 ITransformer对象。 但是，同时， IEstimator<TTransformer> 通常形成为包含许多对象的管道，因此，我们可能需要通过 EstimatorChain<TLastTransformer> 估算器链生成一个估算器链，以便将转换器埋在此链中的某个位置。 对于该方案，我们可以通过此方法附加一个委托，该委托将在调用拟合后调用。 |