Devuelve un objeto JSON que contiene el resultado de la evaluación del modelo Core ML.
Para los modelos generales:
ComputeModel ( nombreModelo ; nombreParámetro1 ; valor1 )
Para los modelos de visión:
ComputeModel ( nombreModelo ; "image" ; valor1 ; "threshold" ; returnAtLeastOne )
nombreModelo
: el nombre del modelo que se va a evaluar. Este valor debe coincidir con el nombre de un modelo cargado anteriormente.
nombreParámetro1
: el nombre de un parámetro de entrada, según lo ha definido el diseñador del modelo. Debe conocer el nombre de cada uno de estos parámetros antes de utilizar el modelo.
valor1
: el valor de un parámetro de entrada del modelo.
image
(solo para los modelos de visión): el tipo de datos que evaluará el modelo.
threshold
(solo para los modelos de visión) (opcional): un valor que limita el número de resultados devueltos por los modelos de visión mediante la exclusión de los resultados inferiores al valor especificado. Este valor debe estar comprendido entre 0,0 y 1,0.
returnAtLeastOne
(solo para los modelos de visión): un valor verdadero (distinto a cero) o falso (cero). Si el valor de threshold
excluye todos los resultados y:
•si returnAtLeastOne
es verdadero, se devuelve el resultado de mayor confianza.
•si returnAtLeastOne
es falso o no se ha especificado, se devuelve una cadena vacía.
texto
19.0
El objeto devuelto es una matriz de pares de nombre-valor o un único par de nombre-valor en función de la definición del modelo que se haya evaluado.
•Debe cargarse primero un modelo Core ML con el paso de guión Configurar modelo de Machine Learning antes de poder utilizar ComputeModel.
•Un parámetro de entrada debe ir seguido por su valor respectivo y se pueden utilizar varios pares de parámetro de entrada-valor.
•Si un resultado contiene dos coincidencias con la misma confianza, solo se devuelve el primer valor.
Imagine que se ha cargado un modelo denominado MobileNet
y que un campo contenedor denominado miCampoDeImagen se encuentra en la presentación actual (o se encuentra disponible en el cálculo):
ComputeModel ( "MobileNet"; "image"; miCampoDeImagen )
evalúa la imagen de miCampoDeImagen
mediante el modelo especificado y devuelve la siguiente cadena JSON:
[{"clasificación":"gran piano, gran","confianza":0,9980730414390564},
{"clasificación":"vertical, piano vertical","confianza":0,0019267344614490867},
{"clasificación":"mesa de billar, mesa de pool, mesa de snooker","confianza":8,3467860179098352e-08},
{"clasificación":"mesa de comedor, tablero","confianza":2,6059957747293083e-08},
líneas omitidas por brevedad
{{"clasificación":"pez globo, puercoespín de mar, avestruz de mar","confianza":5,1951665669627816e-18}]
Con el mismo modelo, el campo contenedor y la imagen del ejemplo 1, el siguiente cálculo:
ComputeModel ( "MobileNet"; "image"; miCampoDeImagen; "threshold"; 1,0; "returnAtLeastOne"; 1 )
devuelve la cadena JSON:
[{"clasificación":"gran piano, gran","confianza":0,9980730414390564}]
Al establecer un threshold
con el valor 1.0, se excluyen todos los resultados. Sin embargo como returnAtLeastOne
se ha establecido en un valor distinto a cero, se devuelve el resultado con la mayor confianza.