TorchSharpCatalog.TextClassification 方法
定義
重要
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多載
| TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions) |
微調 NLP 分類的 NAS-BERT 模型。 任何句子的限制為512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始令牌和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記，) 因此，此限制一般會是所有句子 510 個字。 |
| TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView) |
微調 NLP 分類的 NAS-BERT 模型。 任何句子的限制為512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始令牌和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記，) 因此，此限制一般會是所有句子 510 個字。 |
TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, TextClassificationTrainer+TextClassificationOptions)
微調 NLP 分類的 NAS-BERT 模型。 任何句子的限制為512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始令牌和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記，) 因此，此限制一般會是所有句子 510 個字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions options);static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, options As TextClassificationTrainer.TextClassificationOptions) As TextClassificationTrainer參數
進階選項。
傳回
適用於
TextClassification(MulticlassClassificationCatalog+MulticlassClassificationTrainers, String, String, String, String, String, Int32, Int32, BertArchitecture, IDataView)
微調 NLP 分類的 NAS-BERT 模型。 任何句子的限制為512個標記。 每個單字通常會對應至單一令牌，而且我們會在開始令牌和分隔符標記 (自動新增 2 個規格標記，) 因此，此限制一般會是所有句子 510 個字。
public static Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer TextClassification (this Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers catalog, string labelColumnName = "Label", string scoreColumnName = "Score", string outputColumnName = "PredictedLabel", string sentence1ColumnName = "Sentence1", string sentence2ColumnName = default, int batchSize = 32, int maxEpochs = 10, Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture architecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Microsoft.ML.IDataView validationSet = default);static member TextClassification : Microsoft.ML.MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers * string * string * string * string * string * int * int * Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture * Microsoft.ML.IDataView -> Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.TextClassificationTrainer<Extension()>
Public Function TextClassification (catalog As MulticlassClassificationCatalog.MulticlassClassificationTrainers, Optional labelColumnName As String = "Label", Optional scoreColumnName As String = "Score", Optional outputColumnName As String = "PredictedLabel", Optional sentence1ColumnName As String = "Sentence1", Optional sentence2ColumnName As String = Nothing, Optional batchSize As Integer = 32, Optional maxEpochs As Integer = 10, Optional architecture As BertArchitecture = Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.BertArchitecture.Roberta, Optional validationSet As IDataView = Nothing) As TextClassificationTrainer參數
- labelColumnName
- String
標籤資料列的名稱。 數據行應該是索引鍵類型。
- scoreColumnName
- String
分數數據行的名稱。
- outputColumnName
- String
輸出數據行的名稱。 它會是索引鍵類型。 這是預測的標籤。
- sentence1ColumnName
- String
第一個句子的數據行名稱。
- sentence2ColumnName
- String
第二個句子的數據行名稱。 只有在 NLP 分類需要句子組時才需要 。
- batchSize
- Int32
批次中的資料列數。
- maxEpochs
- Int32
循環執行定型集的次數上限。
- architecture
- BertArchitecture
模型的架構。 預設為 Roberta。
- validationSet
- IDataView
定型時用來改善模型質量的驗證集。