TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol> Clase

Definición

Espacio de nombres:: Microsoft.ML.TorchSharp

Ensamblado:: Microsoft.ML.TorchSharp.dll

Paquete:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.1

Paquete:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.22.0

Paquete:: Microsoft.ML.TorchSharp v0.23.0-preview.1.25125.4

Source:: TorchSharpBaseTrainer.cs

Source:: TorchSharpBaseTrainer.cs

Source:: TorchSharpBaseTrainer.cs

Importante

Parte de la información hace referencia a la versión preliminar del producto, que puede haberse modificado sustancialmente antes de lanzar la versión definitiva. Microsoft no otorga ninguna garantía, explícita o implícita, con respecto a la información proporcionada aquí.

public abstract class TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol> : Microsoft.ML.TorchSharp.TorchSharpBaseTrainer

type TorchSharpBaseTrainer<'LabelCol, 'argetsCol> = class
    inherit TorchSharpBaseTrainer

Public MustInherit Class TorchSharpBaseTrainer(Of TLabelCol, TTargetsCol)
Inherits TorchSharpBaseTrainer

Parámetros de tipo

TLabelCol

TTargetsCol

Herencia: Object

TorchSharpBaseTrainer
TorchSharpBaseTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>

Derivado: Microsoft.ML.TorchSharp.NasBert.NasBertTrainer<TLabelCol,TTargetsCol>

Métodos

Nombre	Description
Fit(IDataView)
GetOutputSchema(SchemaShape)	(Heredado de TorchSharpBaseTrainer)

Métodos de extensión

Nombre	Description
AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)	Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.
WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)	Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que se ha ajustado, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto específicamente tipado, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Nombre

Description

AppendCacheCheckpoint<TTrans>(IEstimator<TTrans>, IHostEnvironment)

Anexe un "punto de control de almacenamiento en caché" a la cadena del estimador. Esto garantizará que los estimadores de nivel inferior se entrenarán con los datos almacenados en caché. Resulta útil tener un punto de control de almacenamiento en caché antes de que los instructores tomen varios pases de datos.

WithOnFitDelegate<TTransformer>(IEstimator<TTransformer>, Action<TTransformer>)

Dado un estimador, devuelva un objeto de ajuste que llamará a un delegado una vez Fit(IDataView) que se llame. A menudo, es importante que un estimador devuelva información sobre lo que se ha ajustado, por lo que el Fit(IDataView) método devuelve un objeto específicamente tipado, en lugar de simplemente un general ITransformer. Sin embargo, al mismo tiempo, IEstimator<TTransformer> a menudo se forman en canalizaciones con muchos objetos, por lo que es posible que tengamos que crear una cadena de estimadores a través EstimatorChain<TLastTransformer> de donde el estimador para el que queremos obtener el transformador está enterrado en algún lugar de esta cadena. En ese escenario, podemos a través de este método adjuntar un delegado al que se llamará una vez que se llame a fit.

Se aplica a