StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> Classe
Definizione
Importante
Alcune informazioni sono relative alla release non definitiva del prodotto, che potrebbe subire modifiche significative prima della release definitiva. Microsoft non riconosce alcuna garanzia, espressa o implicita, in merito alle informazioni qui fornite.
Applica una funzione di mapping personalizzata alle colonne di input specificate, consentendo allo stesso tempo uno stato per cursore. Il risultato sarà nelle colonne di output.
public sealed class StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState> : Microsoft.ML.Data.TrivialEstimator<Microsoft.ML.Transforms.StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>> where TSrc : class, new() where TDst : class, new() where TState : class, new()type StatefulCustomMappingEstimator<'Src, 'Dst, 'State (requires 'Src : null and 'Src : (new : unit -> 'Src) and 'Dst : null and 'Dst : (new : unit -> 'Dst) and 'State : null and 'State : (new : unit -> 'State))> = class
inherit TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<'Src, 'Dst, 'State>>Public NotInheritable Class StatefulCustomMappingEstimator(Of TSrc, TDst, TState)
Inherits TrivialEstimator(Of StatefulCustomMappingTransformer(Of TSrc, TDst, TState))Parametri di tipo
- TSrc
- TDst
- TState
- Ereditarietà
-
TrivialEstimator<StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState>>StatefulCustomMappingEstimator<TSrc,TDst,TState>
Commenti
Caratteristiche dello strumento di stima
| Questo strumento di stima deve esaminare i dati per eseguire il training dei relativi parametri? | No |
| Tipo di dati della colonna di input | Qualsiasi |
| Tipo di dati della colonna di output | Qualsiasi |
| Esportabile in ONNX | No |
Il risultato StatefulCustomMappingTransformer<TSrc,TDst,TState> applica un mapping definito dall'utente a una o più colonne di input e produce una o più colonne di output. Questa trasformazione non modifica il numero di righe e può essere vista come risultato dell'applicazione della funzione dell'utente a ogni riga dei dati di input.
Oltre agli oggetti di input e output, alla funzione personalizzata fornita viene assegnato un oggetto di stato che può esaminare e/o modificare.
Vedere la sezione Vedere anche i collegamenti agli esempi di utilizzo.
Metodi
| Fit(IDataView) |
Applica una funzione di mapping personalizzata alle colonne di input specificate, consentendo allo stesso tempo uno stato per cursore. Il risultato sarà nelle colonne di output. (Ereditato da TrivialEstimator<TTransformer>) |
| GetOutputSchema(SchemaShape) |
Restituisce l'oggetto SchemaShape dello schema che verrà prodotto dal trasformatore. Usato per la propagazione e la verifica dello schema in una pipeline. |
Metodi di estensione
| AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment) |
Aggiungere un "checkpoint di memorizzazione nella cache" alla catena di stima. Ciò garantisce che gli estimatori downstream vengano sottoposti a training in base ai dati memorizzati nella cache. È utile avere un checkpoint di memorizzazione nella cache prima che i formatori eseseguono più passaggi di dati. |
| WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>) |
Dato un estimator, restituire un oggetto wrapping che chiamerà un delegato una volta Fit(IDataView) chiamato. È spesso importante che uno strumento di stima restituisca informazioni sull'adattamento, motivo per cui il Fit(IDataView) metodo restituisce un oggetto tipizzato in modo specifico, anziché solo un oggetto generale ITransformer. Tuttavia, allo stesso tempo, IEstimator<TTransformer> vengono spesso formati in pipeline con molti oggetti, quindi potrebbe essere necessario creare una catena di estimatori tramite EstimatorChain<TLastTransformer> dove lo strumento di stima per il quale si vuole ottenere il trasformatore è sepolto in una posizione in questa catena. Per questo scenario, è possibile collegare un delegato che verrà chiamato una volta chiamato fit. |