Représente les résultats de la classification d'un modèle. Généralement utilisé pour les tâches de classification.
Constructeurs publics
Méthodes publiques
| abstrait Liste<Classifications> |
classifications()
Résultats de la classification pour chaque tête du modèle.
|
| statique ClassificationResult |
create(Liste<Classifications>, classifications, facultatif<Long>timestampMs)
crée une instance
ClassificationResult ; |
| statique ClassificationResult |
createFromProto(proto ClassificationsProto.ClassificationResult)
Crée un objet
ClassificationResult à partir d'un message de tampon de protocole ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult). |
| abstrait Facultatif<Long> |
timestampMs()
Code temporel facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats.
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Méthodes héritées
Constructeurs publics
public ClassificationResult ()
Méthodes publiques
public abstrait Liste<Classifications> classifications ()
Résultats de la classification pour chaque tête du modèle.
public statique ClassificationResult create (List<Classifications> classifications, facultatif<Long>timestampMs)
crée une instance ClassificationResult ;
Paramètres
| classifications | la liste des objets Classifications contenant les catégories prédites pour chaque tête du modèle ; |
|---|---|
| timestampMs | L'horodatage facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats. |
public statique ClassificationResult createFromProto (ClassificationsProto.ClassificationResult proto)
Crée un objet ClassificationResult à partir d'un message de tampon de protocole ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult).
Paramètres
| proto | le message protobuf ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult) à convertir.
|
|---|
public abstrait Facultatif<Long> timestampMs ()
Code temporel facultatif (en millisecondes) du début du fragment de données correspondant à ces résultats.
Cette option n'est utilisée que pour la classification sur des séries temporelles (par exemple, pour la classification audio). Dans ces cas d'utilisation, la quantité de données à traiter peut dépasser la taille maximale que le modèle peut traiter. Pour résoudre ce problème, les données d'entrée sont divisées en plusieurs fragments à partir de différents horodatages.