पब्लिक ऐब्स्ट्रैक्ट क्लास
ClassificationResult
यह किसी मॉडल के क्लासिफ़िकेशन के नतीजे दिखाता है. आम तौर पर, इसका इस्तेमाल कैटगरी तय करने के टास्क के तौर पर किया जाता है.
पब्लिक कंस्ट्रक्टर
सार्वजनिक तरीके
| ऐब्सट्रैक्ट सूची<क्लासिफ़िकेशन> |
क्लासिफ़िकेशन()
मॉडल के हर हेड के लिए क्लासिफ़िकेशन के नतीजे.
|
| स्टैटिक ClassificationResult |
create(सूची<क्लासिफ़िकेशन> क्लासिफ़िकेशन, ज़रूरी नहीं<लॉन्ग> टाइमस्टैंप)
ClassificationResult इंस्टेंस बनाता है. |
| स्टैटिक ClassificationResult |
createFromProto(ClassizationsProto.Classizationresults प्रोटो)
ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult) प्रोटोबफ़ मैसेज से ClassificationResult ऑब्जेक्ट बनाता है. |
| ऐब्सट्रैक्ट ज़रूरी नहीं<Long> |
timestampMs()
इन नतीजों से जुड़े डेटा के शुरुआती हिस्से का वैकल्पिक टाइमस्टैंप (मिलीसेकंड में).
|
इनहेरिट किए गए तरीके
पब्लिक कंस्ट्रक्टर
सार्वजनिक ClassificationResult ()
सार्वजनिक तरीके
सार्वजनिक ऐब्सट्रैक्ट सूची<क्लासिफ़िकेशन> क्लासिफ़िकेशन ()
मॉडल के हर हेड के लिए क्लासिफ़िकेशन के नतीजे.
सार्वजनिक स्टैटिक ClassificationResult बनाएं (सूची<क्लासिफ़िकेशन> क्लासिफ़िकेशन, ज़रूरी नहीं<लॉन्ग> timestampMs)
ClassificationResult इंस्टेंस बनाता है.
पैरामीटर
| वर्गीकरण | Classifications ऑब्जेक्ट की सूची, जिसमें मॉडल के हर हेड के लिए अनुमानित कैटगरी
मौजूद हैं. |
|---|---|
| timestampMs | इन नतीजों से जुड़े डेटा के शुरुआती हिस्से का वैकल्पिक टाइमस्टैंप (मिलीसेकंड में). |
ClassificationResult createFromProto
ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult) प्रोटोबफ़ मैसेज से ClassificationResult ऑब्जेक्ट बनाता है.
पैरामीटर
| proto | ERROR(/ClassificationsProto.ClassificationResult) प्रोटोबफ़ मैसेज को फ़ॉर्मैट करना है.
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|---|
सार्वजनिक ऐब्सट्रैक्ट ज़रूरी नहीं<Long> timestampMs ()
इन नतीजों से जुड़े डेटा के शुरुआती हिस्से का वैकल्पिक टाइमस्टैंप (मिलीसेकंड में).
इसका इस्तेमाल, सिर्फ़ टाइम सीरीज़ की कैटगरी तय करने के लिए किया जाता है. जैसे, ऑडियो की कैटगरी तय करना. इस्तेमाल के इन मामलों में, प्रोसेस किए जाने वाले डेटा का साइज़, मॉडल के प्रोसेस किए जा सकने वाले डेटा के साइज़ से ज़्यादा हो सकता है. इस समस्या को हल करने के लिए, इनपुट डेटा को अलग-अलग टाइमस्टैंप से शुरू करके कई हिस्सों में बांटा जाता है.