Microsoft.ML.Transforms.Onnx Espacio de nombres

Aplica un modelo de red neuronal profunda (DNN) previamente entrenado para caracterizar los datos de imagen de entrada.

Clase auxiliar para almacenar todas las entradas en un método de extensión en un DnnImageModelSelector necesario para devolver una cadena de dos OnnxScoringEstimator.

Clase auxiliar para seleccionar un modelo de caracterización de imágenes de DNN previamente entrenado que se va a usar en .DnnImageFeaturizerEstimator

El correspondiente Type tipo de mapa de ONNX en IDataViewel sistema de tipos. En otras palabras, si un modelo ONNX genera un mapa, una columna de puede escribirse IDataViewen OnnxMapType . Su tipo subyacente es IDictionary<TKey,TValue>, donde el tipo genérico "TKey" y "TValue" son los argumentos de entrada de OnnxMapType(Type, Type).

Para declarar OnnxMapType la columna en IDataView como un campo de , classel campo asociado debe marcarse con OnnxMapTypeAttribute. Sus usos son similares a los de VectorTypeAttribute y otros classderivados de DataViewTypeAttribute.

Las opciones de .OnnxScoringEstimator

IEstimator<TTransformer>para puntuar modelos ONNX en el marco de ML.NET.

Correspondiente Type al tipo de secuencia de ONNX en IDataViewel sistema de tipos. Es decir, si un modelo ONNX genera una secuencia, una columna de puede escribirse IDataViewen OnnxSequenceType . Su tipo subyacente es IEnumerable<T>, donde el tipo genérico "T" es el argumento de entrada de OnnxSequenceType(Type).

Para declarar OnnxSequenceType la columna en IDataView como un campo de , classel campo asociado debe marcarse con OnnxSequenceTypeAttribute. Sus usos son similares a los de VectorTypeAttribute y otros classderivados de DataViewTypeAttribute.

Espacio de nombres que contiene componentes de carga y transformación del modelo ONNX .

Espacio de nombres que contiene componentes de carga y transformación del modelo ONNX .

ITransformer resultante de ajustar un OnnxScoringEstimator. Consulte para OnnxScoringEstimator obtener más información sobre las dependencias necesarias y cómo ejecutarla en una GPU.

Espacio de nombres que contiene componentes de carga y transformación del modelo ONNX .