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TextClassificationTrainer Classe

Definizione

Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di una rete neurale profonda (DNN) per classificare il testo.

public class TextClassificationTrainer : Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<uint,long>
type TextClassificationTrainer = class
    inherit NasBertTrainer<uint32, int64>
Public Class TextClassificationTrainer
Inherits NasBertTrainer(Of UInteger, Long)
Ereditarietà

Commenti

Per creare questo trainer, usare TextClassification.

Colonne di input e output

I dati della colonna dell'etichetta di input devono essere di tipo chiave e le colonne di frase devono essere di tipoTextDataViewType.

Questo formatore restituisce le colonne seguenti:

Nome colonna di output Tipo di colonna Descrizione
PredictedLabel tipo di chiave L'indice dell'etichetta stimata. Se il valore è i, l'etichetta effettiva potrebbe essere la categoria i-esima nel tipo di etichetta di input con valori key.
Score Vettore diSingle Punteggi di tutte le classi. Un valore superiore indica una maggiore probabilità di cadere nella classe associata. Se l'elemento i-th ha il valore più grande, l'indice dell'etichetta stimata sarebbe i.Nota che i è indice in base zero.

Caratteristiche del trainer

Attività di Machine Learning Classificazione multiclasse
È necessaria la normalizzazione? No
È necessaria la memorizzazione nella cache? No
NuGet richiesto oltre a Microsoft.ML Microsoft.ML.TorchSharp e libtorch-cpu o libtorch-cuda-11.3 o una delle varianti specifiche del sistema operativo.
Esportabile in ONNX No

Dettagli dell'algoritmo di training

Esegue il training di un modello NAS-BERT roBERTa esistente per classificare il testo.

Metodi

Fit(IDataView)

Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di una rete neurale profonda (DNN) per classificare il testo.

(Ereditato da TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)
GetOutputSchema(SchemaShape)

Oggetto IEstimator<TTransformer> per il training di una rete neurale profonda (DNN) per classificare il testo.

(Ereditato da NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>)

Si applica a