TrivialEstimator<TTransformer> Klasse
Definition
Wichtig
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Die triviale Implementierung dieser IEstimator<TTransformer> Bereits über den Transformator verfügt und gibt ihn auf jedem Aufruf zurück Fit(IDataView).
Konkrete Implementierungen müssen weiterhin den Schemaverteilungsmechanismus bereitstellen, da es keine einfache Möglichkeit gibt, sie vom Transformator zu abgeleitet werden.
public abstract class TrivialEstimator<TTransformer> : Microsoft.ML.IEstimator<TTransformer> where TTransformer : class, ITransformertype TrivialEstimator<'ransformer (requires 'ransformer : null and 'ransformer :> ITransformer)> = class
interface IEstimator<'ransformer (requires 'ransformer : null and 'ransformer :> ITransformer)>Public MustInherit Class TrivialEstimator(Of TTransformer)
Implements IEstimator(Of TTransformer)Typparameter
- TTransformer
- Vererbung
-
TrivialEstimator<TTransformer>
- Abgeleitet
- Implementiert
Methoden
| Fit(IDataView) |
Die triviale Implementierung dieser IEstimator<TTransformer> Bereits über den Transformator verfügt und gibt ihn auf jedem Aufruf zurück Fit(IDataView). Konkrete Implementierungen müssen weiterhin den Schemaverteilungsmechanismus bereitstellen, da es keine einfache Möglichkeit gibt, sie vom Transformator zu abgeleitet werden. |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Die triviale Implementierung dieser IEstimator<TTransformer> Bereits über den Transformator verfügt und gibt ihn auf jedem Aufruf zurück Fit(IDataView). Konkrete Implementierungen müssen weiterhin den Schemaverteilungsmechanismus bereitstellen, da es keine einfache Möglichkeit gibt, sie vom Transformator zu abgeleitet werden. |
Erweiterungsmethoden
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Fügen Sie einen "Zwischenspeicherpunkt" an die Stimatorkette an. Dadurch wird sichergestellt, dass die nachgelagerten Stimatoren gegen zwischengespeicherte Daten trainiert werden. Es ist hilfreich, einen Cache-Prüfpunkt zu haben, bevor Trainer, die mehrere Daten übergeben. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Geben Sie aufgrund einer Schätzung ein Umbruchobjekt zurück, das einen Stellvertretung aufruft, sobald Fit(IDataView) er aufgerufen wird. Es ist oft wichtig, dass eine Schätzung Informationen zu dem zurückgibt, was passt, weshalb die Fit(IDataView) Methode ein spezifisches typiertes Objekt zurückgibt, anstatt nur ein allgemeines ITransformer. Gleichzeitig IEstimator<TTransformer> werden jedoch oft Pipelines mit vielen Objekten gebildet, sodass wir möglicherweise eine Kette von EstimatorChain<TLastTransformer> Schätzern erstellen müssen, über die der Schätzer, für den wir den Transformator erhalten möchten, irgendwo in dieser Kette begraben wird. Für dieses Szenario können wir über diese Methode eine Stellvertretung anfügen, die einmal aufgerufen wird, wenn die Anpassung aufgerufen wird. |