Rappresenta i risultati di classificazione di un modello. Generalmente utilizzato come risultato per le attività di classificazione.
Costruttori pubblici
Metodi pubblici
| astratto Elenco<Classificazioni> |
classificazioni()
I risultati della classificazione per ogni head del modello.
|
| statico ClassificationResult |
create(Elenca<classificazioni> i timestamp, Facoltativo<Lungo> timestampM)
Crea un'istanza
ClassificationResult. |
| statico ClassificationResult |
createFromProto(ClassificationsProto.ClassificationResult proto)
Crea un oggetto
ClassificationResult da un messaggio protobuf ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult). |
| astratto Facoltativo<Lungo> |
timestampMs()
Il timestamp facoltativo (in millisecondi) dell'inizio del blocco di dati corrispondente a questi risultati.
|
Metodi ereditati
Costruttori pubblici
pubblico ClassificationResult ()
Metodi pubblici
pubblici astratto Elenco<classificazioni> classificazioni ()
I risultati della classificazione per ogni head del modello.
pubblico statico ClassificationResult create (classificazioni<classificazioni>, facoltativi<lunghi> timestampM)
Crea un'istanza ClassificationResult.
Parametri
| classificazioni | l'elenco di Classifications oggetti contenenti le categorie previste per ogni intestazione del modello. |
|---|---|
| timestampMs | il timestamp facoltativo (in millisecondi) dell'inizio del blocco di dati corrispondente a questi risultati. |
pubblico statico ClassificationResult createFromProto (proto classificatosProto.ClassificationResult)
Crea un oggetto ClassificationResult da un messaggio protobuf ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult).
Parametri
| proto | del messaggio protobuf ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult) da convertire.
|
|---|
Public astratto Facoltativo<Long> timestampMs ()
Il timestamp facoltativo (in millisecondi) dell'inizio del blocco di dati corrispondente a questi risultati.
Viene utilizzato solo per la classificazione per serie temporali (ad esempio per la classificazione audio). In questi casi d'uso, la quantità di dati da elaborare potrebbe superare la dimensione massima che il modello può elaborare: per risolvere questo problema, i dati di input vengono suddivisi in più blocchi a partire da timestamp diversi.