Classe ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder (0.2.0)

public static final class ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder extends GeneratedMessageV3.Builder<ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder> implements ExplanationMetadata.InputMetadataOrBuilder

Metadati dell'input di una funzionalità.

I campi diversi da InputMetadata.input_baselines sono applicabili solo per i modelli che utilizzano immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

Tipo di protobuf google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata

Ereditarietà

Object > AbstractMessageLite.Builder<MessageType,BuilderType> > AbstractMessage.Builder<BuilderType> > GeneratedMessageV3.Builder > ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Implementa

ExplanationMetadata.InputMetadataOrBuilder

Membri ereditati

AbstractMessage.Builder.findInitializationErrors()

AbstractMessage.Builder.getInitializationErrorString()

AbstractMessage.Builder.internalMergeFrom(AbstractMessageLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[])

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],ExtensionRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],int,int)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(byte[],int,int,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(ByteString)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(ByteString,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(CodedInputStream)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(CodedInputStream,ExtensionsRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(Message)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(InputStream)

AbstractMessage.Builder.mergeFrom(InputStream,ExtensionRegistryLite)

AbstractMessage.Builder.newUninitializedMessageException(Message)

AbstractMessage.Builder.toString()

AbstractMessageLite.Builder.<T>addAll(Iterable<T>,Collection<? super T>)

AbstractMessageLite.Builder.<T>addAll(Iterable<T>,List<? super T>)

AbstractMessageLite.Builder.internalMergeFrom(MessageType)

AbstractMessageLite.Builder.mergeDelimitedFrom(InputStream)

AbstractMessageLite.Builder.mergeDelimitedFrom(InputStream,ExtensionRegistryLite)

AbstractMessageLite.Builder.mergeFrom(MessageLite)

AbstractMessageLite.Builder.newUninitializedMessageException(MessageLite)

generateMessageV3.Builder.addrepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor,Object)

GeneratedMessageV3.Builder.clear()

GeneratedMessageV3.Builder.clearField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.clone()

GeneratedMessageV3.Builder.getAllFields()

GeneratedMessageV3.Builder.getDescriptorForType()

GeneratedMessageV3.Builder.getField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getFieldBuilder(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getOneofFieldDescriptor(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.getParentForChildren()

GeneratedMessageV3.Builder.getRipetiedField(Descriptors.FieldDescriptor,int)

GeneratedMessageV3.Builder.getrepeatedFieldBuilder(Descriptors.FieldDescriptor,int)

GeneratedMessageV3.Builder.getRepeatedFieldCount(Descriptors.FieldDescriptor)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.getUnknownFieldSetBuilder()

GeneratedMessageV3.Builder.getUnknownFields()

GeneratedMessageV3.Builder.hasField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.hasOneof(Descriptors.OneofDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetFieldAccessorTable()

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMapField(int)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMapFieldReflection(int)

GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMutableMapField(int)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.internalGetMutableMapFieldReflection(int)

GeneratedMessageV3.Builder.isClean()

GeneratedMessageV3.Builder.isInitialized()

GeneratedMessageV3.Builder.markClean()

GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownFields(UnknownFieldSet)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownLengthDelimitedField(int,com.google.protobuf.ByteString)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.mergeUnknownVarintField(int,int)

GeneratedMessageV3.Builder.newBuilderForField(Descriptors.FieldDescriptor)

GeneratedMessageV3.Builder.onBuilt()

GeneratedMessageV3.Builder.onChanged()

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.parseUnknownField(com.google.protobuf.CodedInputStream,com.google.protobuf.ExtensionRegistryLite,int)

generateMessageV3.Builder.setField(Descriptors.FieldDescriptor,Object)

generateMessageV3.Builder.setrepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor,int,Object)

com.google.protobuf.GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFieldSetBuilder(com.google.protobuf.UnknownFieldSet.Builder)

GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFields(UnknownFieldSet)

GeneratedMessageV3.Builder.setUnknownFieldsProto3(UnknownFieldSet)

Object.equals(Object)

Object.finalize()

Object.getClass()

Object.hashCode()

Object.notify()

Object.notifyAll()

Object.wait()

Object.wait(long)

Object.wait(long,int)

Metodi statici

getDescriptor()

public static final Descriptors.Descriptor getDescriptor()

Restituisce
Tipo	Description
Descriptor

Metodi

addAllEncodedBaselines(Iterable<? extends Value> values)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addAllEncodedBaselines(Iterable<? extends Value> values)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
values	Iterable<? extends com.google.protobuf.Value>

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addAllIndexFeatureMapping(Iterable<String> values)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addAllIndexFeatureMapping(Iterable<String> values)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametro
Nome	Description
values	Iterable<String> L'elemento indexFeatureMapping da aggiungere.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

addAllInputBaselines(Iterable<? extends Value> values)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addAllInputBaselines(Iterable<? extends Value> values)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
values	Iterable<? extends com.google.protobuf.Value>

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addEncodedBaselines(Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addEncodedBaselines(Value value)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addEncodedBaselines(Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addEncodedBaselines(Value.Builder builderForValue)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addEncodedBaselines(int index, Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addEncodedBaselines(int index, Value value)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addEncodedBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addEncodedBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addEncodedBaselinesBuilder()

public Value.Builder addEncodedBaselinesBuilder()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
Builder

addEncodedBaselinesBuilder(int index)

public Value.Builder addEncodedBaselinesBuilder(int index)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Builder

addIndexFeatureMapping(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addIndexFeatureMapping(String value)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametro
Nome	Description
value	String L'elemento indexFeatureMapping da aggiungere.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

addIndexFeatureMappingBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addIndexFeatureMappingBytes(ByteString value)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte di indexFeatureMapping da aggiungere.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

addInputBaselines(Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addInputBaselines(Value value)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addInputBaselines(Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addInputBaselines(Value.Builder builderForValue)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addInputBaselines(int index, Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addInputBaselines(int index, Value value)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addInputBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addInputBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

addInputBaselinesBuilder()

public Value.Builder addInputBaselinesBuilder()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
Builder

addInputBaselinesBuilder(int index)

public Value.Builder addInputBaselinesBuilder(int index)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Builder

addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder addRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.addrepeatedField(campo Descriptors.FieldDescriptor, valore oggetto)

build()

public ExplanationMetadata.InputMetadata build()

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata

buildPartial()

public ExplanationMetadata.InputMetadata buildPartial()

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata

Clear()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clear()

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.clear()

clearDenseShapeTensorName()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearDenseShapeTensorName()

Specifica la forma dei valori dell'input se l'input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string dense_shape_tensor_name = 7;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearEncodedBaselines()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearEncodedBaselines()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

clearEncodedTensorName()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearEncodedTensorName()

Il tensore codificato è una trasformazione del tensore di input. Deve essere fornito se si sceglie l'attribuzione integrata con gradienti o l'attribuzione XRAI e il tensore di input non è differenziabile.

Se il tensore di input è codificato da una tabella di ricerca, viene generato un tensore codificato.

string encoded_tensor_name = 9;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearEncoding()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearEncoding()

Definisce come la caratteristica viene codificata nel tensore di input. Il valore predefinito è IDENTITY.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding encoding = 3;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearFeatureValueDomain()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearFeatureValueDomain()

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearField(Descriptors.FieldDescriptor field)

Parametro
Nome	Description
field	FieldDescriptor

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

GeneratedMessageV3.Builder<BuilderType>.clearField(campo Descriptors.FieldDescriptor)

clearGroupName()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearGroupName()

Nome del gruppo a cui appartiene l'input. Le caratteristiche con lo stesso nome di gruppo verranno trattate come un'unica funzionalità durante il calcolo delle attribuzioni. Le caratteristiche raggruppate possono avere forme diverse in valore. Se fornita, verrà generata una singola attribuzione in Attribution.feature_attributions, associata al nome del gruppo.

string group_name = 12;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearIndexFeatureMapping()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearIndexFeatureMapping()

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearIndicesTensorName()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearIndicesTensorName()

Specifica l'indice dei valori del tensore di input. Obbligatorio quando il tensore di input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string indices_tensor_name = 6;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearInputBaselines()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearInputBaselines()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

clearInputTensorName()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearInputTensorName()

Nome del tensore di input per questa caratteristica. Obbligatorio ed è applicabile solo alle immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

string input_tensor_name = 2;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearModality()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearModality()

Modalità della caratteristica. I valori validi sono: numerico, immagine. Il valore predefinito è numerico.

string modality = 4;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

Parametro
Nome	Description
oneof	OneofDescriptor

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.clearOneof(Descriptors.OneofDescriptor oneof)

clearVisualization()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clearVisualization()

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

clone()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder clone()

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.clone()

getDefaultInstanceForType()

public ExplanationMetadata.InputMetadata getDefaultInstanceForType()

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata

getDenseShapeTensorName()

public String getDenseShapeTensorName()

Specifica la forma dei valori dell'input se l'input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string dense_shape_tensor_name = 7;

Restituisce
Tipo	Description
String	Il valore denseShapeTensorName.

getDenseShapeTensorNameBytes()

public ByteString getDenseShapeTensorNameBytes()

Specifica la forma dei valori dell'input se l'input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string dense_shape_tensor_name = 7;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per denseShapeTensorName.

getDescriptorForType()

public Descriptors.Descriptor getDescriptorForType()

Restituisce
Tipo	Description
Descriptor

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.getDescriptorForType()

getEncodedBaselines(int index)

public Value getEncodedBaselines(int index)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Value

getEncodedBaselinesBuilder(int index)

public Value.Builder getEncodedBaselinesBuilder(int index)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Builder

getEncodedBaselinesBuilderList()

public List<Value.Builder> getEncodedBaselinesBuilderList()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
List<Builder>

getEncodedBaselinesCount()

public int getEncodedBaselinesCount()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
int

getEncodedBaselinesList()

public List<Value> getEncodedBaselinesList()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
List<Value>

getEncodedBaselinesOrBuilder(int index)

public ValueOrBuilder getEncodedBaselinesOrBuilder(int index)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
ValueOrBuilder

getEncodedBaselinesOrBuilderList()

public List<? extends ValueOrBuilder> getEncodedBaselinesOrBuilderList()

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Restituisce
Tipo	Description
List<? extends com.google.protobuf.ValueOrBuilder>

getEncodedTensorName()

public String getEncodedTensorName()

Il tensore codificato è una trasformazione del tensore di input. Deve essere fornito se si sceglie l'attribuzione integrata con gradienti o l'attribuzione XRAI e il tensore di input non è differenziabile.

Se il tensore di input è codificato da una tabella di ricerca, viene generato un tensore codificato.

string encoded_tensor_name = 9;

Restituisce
Tipo	Description
String	Il valore TensorName codificato.

getEncodedTensorNameBytes()

public ByteString getEncodedTensorNameBytes()

Il tensore codificato è una trasformazione del tensore di input. Deve essere fornito se si sceglie l'attribuzione integrata con gradienti o l'attribuzione XRAI e il tensore di input non è differenziabile.

Se il tensore di input è codificato da una tabella di ricerca, viene generato un tensore codificato.

string encoded_tensor_name = 9;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per codedTensorName.

getEncoding()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding getEncoding()

Definisce come la caratteristica viene codificata nel tensore di input. Il valore predefinito è IDENTITY.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding encoding = 3;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding	La codifica.

getEncodingValue()

public int getEncodingValue()

Definisce come la caratteristica viene codificata nel tensore di input. Il valore predefinito è IDENTITY.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding encoding = 3;

Restituisce
Tipo	Description
int	Il valore numerico enum sul cavo per la codifica.

getFeatureValueDomain()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain getFeatureValueDomain()

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain	Il campo featureValueDomain.

getFeatureValueDomainBuilder()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain.Builder getFeatureValueDomainBuilder()

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain.Builder

getFeatureValueDomainOrBuilder()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomainOrBuilder getFeatureValueDomainOrBuilder()

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomainOrBuilder

getGroupName()

public String getGroupName()

Nome del gruppo a cui appartiene l'input. Le caratteristiche con lo stesso nome di gruppo verranno trattate come un'unica funzionalità durante il calcolo delle attribuzioni. Le caratteristiche raggruppate possono avere forme diverse in valore. Se fornita, verrà generata una singola attribuzione in Attribution.feature_attributions, associata al nome del gruppo.

string group_name = 12;

Restituisce
Tipo	Description
String	Il GroupName.

getGroupNameBytes()

public ByteString getGroupNameBytes()

Nome del gruppo a cui appartiene l'input. Le caratteristiche con lo stesso nome di gruppo verranno trattate come un'unica funzionalità durante il calcolo delle attribuzioni. Le caratteristiche raggruppate possono avere forme diverse in valore. Se fornita, verrà generata una singola attribuzione in Attribution.feature_attributions, associata al nome del gruppo.

string group_name = 12;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per groupName.

getIndexFeatureMapping(int index)

public String getIndexFeatureMapping(int index)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametro
Nome	Description
index	int L'indice dell'elemento da restituire.

Restituisce
Tipo	Description
String	Il parametro indexFeatureMapping nell'indice specificato.

getIndexFeatureMappingBytes(int index)

public ByteString getIndexFeatureMappingBytes(int index)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametro
Nome	Description
index	int L'indice del valore da restituire.

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte di indexFeatureMapping nell'indice specificato.

getIndexFeatureMappingCount()

public int getIndexFeatureMappingCount()

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Restituisce
Tipo	Description
int	Il conteggio di indexFeatureMapping.

getIndexFeatureMappingList()

public ProtocolStringList getIndexFeatureMappingList()

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Restituisce
Tipo	Description
ProtocolStringList	Un elenco contenente il parametro indexFeatureMapping.

getIndicesTensorName()

public String getIndicesTensorName()

Specifica l'indice dei valori del tensore di input. Obbligatorio quando il tensore di input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string indices_tensor_name = 6;

Restituisce
Tipo	Description
String	L'indicesTensorName.

getIndicesTensorNameBytes()

public ByteString getIndicesTensorNameBytes()

Specifica l'indice dei valori del tensore di input. Obbligatorio quando il tensore di input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string indices_tensor_name = 6;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per indicesTensorName.

getInputBaselines(int index)

public Value getInputBaselines(int index)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Value

getInputBaselinesBuilder(int index)

public Value.Builder getInputBaselinesBuilder(int index)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
Builder

getInputBaselinesBuilderList()

public List<Value.Builder> getInputBaselinesBuilderList()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
List<Builder>

getInputBaselinesCount()

public int getInputBaselinesCount()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
int

getInputBaselinesList()

public List<Value> getInputBaselinesList()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
List<Value>

getInputBaselinesOrBuilder(int index)

public ValueOrBuilder getInputBaselinesOrBuilder(int index)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
ValueOrBuilder

getInputBaselinesOrBuilderList()

public List<? extends ValueOrBuilder> getInputBaselinesOrBuilderList()

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Restituisce
Tipo	Description
List<? extends com.google.protobuf.ValueOrBuilder>

getInputTensorName()

public String getInputTensorName()

Nome del tensore di input per questa caratteristica. Obbligatorio ed è applicabile solo alle immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

string input_tensor_name = 2;

Restituisce
Tipo	Description
String	L'inputTensorName.

getInputTensorNameBytes()

public ByteString getInputTensorNameBytes()

Nome del tensore di input per questa caratteristica. Obbligatorio ed è applicabile solo alle immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

string input_tensor_name = 2;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per inputTensorName.

getModality()

public String getModality()

Modalità della caratteristica. I valori validi sono: numerico, immagine. Il valore predefinito è numerico.

string modality = 4;

Restituisce
Tipo	Description
String	La modalità.

getModalityBytes()

public ByteString getModalityBytes()

Modalità della caratteristica. I valori validi sono: numerico, immagine. Il valore predefinito è numerico.

string modality = 4;

Restituisce
Tipo	Description
ByteString	I byte per la modalità.

getVisualization()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization getVisualization()

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization	La visualizzazione.

getVisualizationBuilder()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization.Builder getVisualizationBuilder()

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization.Builder

getVisualizationOrBuilder()

public ExplanationMetadata.InputMetadata.VisualizationOrBuilder getVisualizationOrBuilder()

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.VisualizationOrBuilder

hasFeatureValueDomain()

public boolean hasFeatureValueDomain()

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Restituisce
Tipo	Description
boolean	Indica se il campo featureValueDomain è impostato.

hasVisualization()

public boolean hasVisualization()

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Restituisce
Tipo	Description
boolean	Indica se è impostato il campo di visualizzazione.

internalGetFieldAccessorTable()

protected GeneratedMessageV3.FieldAccessorTable internalGetFieldAccessorTable()

Restituisce
Tipo	Description
FieldAccessorTable

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.internalGetFieldAccessorTable()

isInitialized()

public final boolean isInitialized()

Restituisce
Tipo	Description
boolean

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.isInitialized()

mergeFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain value)

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Parametro
Nome	Description
value	ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

mergeFrom(ExplanationMetadata.InputMetadata other)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeFrom(ExplanationMetadata.InputMetadata other)

Parametro
Nome	Description
other	ExplanationMetadata.InputMetadata

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite extensionRegistry)

Parametri
Nome	Description
input	CodedInputStream
extensionRegistry	ExtensionRegistryLite

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

AbstractMessage.Builder<BuilderType>.mergeFrom(CodedInputStream input, ExtensionRegistryLite ExtensionRegistry)

Eccezioni
Tipo	Description
IOException

mergeFrom(Message other)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeFrom(Message other)

Parametro
Nome	Description
other	Message

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

AbstractMessage.Builder<BuilderType>.mergeFrom(Message other)

mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

public final ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

Parametro
Nome	Description
unknownFields	UnknownFieldSet

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.mergeUnknownFields(UnknownFieldSet usi campi sconosciuti)

mergeVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder mergeVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization value)

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Parametro
Nome	Description
value	ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

removeEncodedBaselines(int index)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder removeEncodedBaselines(int index)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

removeInputBaselines(int index)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder removeInputBaselines(int index)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametro
Nome	Description
index	int

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setDenseShapeTensorName(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setDenseShapeTensorName(String value)

Specifica la forma dei valori dell'input se l'input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string dense_shape_tensor_name = 7;

Parametro
Nome	Description
value	String Il valore denseShapeTensorName da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setDenseShapeTensorNameBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setDenseShapeTensorNameBytes(ByteString value)

Specifica la forma dei valori dell'input se l'input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di Tensorflow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string dense_shape_tensor_name = 7;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte da impostare per denseShapeTensorName.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setEncodedBaselines(int index, Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncodedBaselines(int index, Value value)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setEncodedBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncodedBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

Un elenco di basi per il tensore codificato.

La forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore codificato. Se viene fornito uno scalare, Vertex AI trasmette con la stessa forma del tensore codificato.

repeated .google.protobuf.Value encoded_baselines = 10;

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setEncodedTensorName(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncodedTensorName(String value)

Il tensore codificato è una trasformazione del tensore di input. Deve essere fornito se si sceglie l'attribuzione integrata con gradienti o l'attribuzione XRAI e il tensore di input non è differenziabile.

Se il tensore di input è codificato da una tabella di ricerca, viene generato un tensore codificato.

string encoded_tensor_name = 9;

Parametro
Nome	Description
value	String Il valore codedTensorName da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setEncodedTensorNameBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncodedTensorNameBytes(ByteString value)

Il tensore codificato è una trasformazione del tensore di input. Deve essere fornito se si sceglie l'attribuzione integrata con gradienti o l'attribuzione XRAI e il tensore di input non è differenziabile.

Se il tensore di input è codificato da una tabella di ricerca, viene generato un tensore codificato.

string encoded_tensor_name = 9;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte da impostare per codedTensorName.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setEncoding(ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncoding(ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding value)

Definisce come la caratteristica viene codificata nel tensore di input. Il valore predefinito è IDENTITY.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding encoding = 3;

Parametro
Nome	Description
value	ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding La codifica da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setEncodingValue(int value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setEncodingValue(int value)

Definisce come la caratteristica viene codificata nel tensore di input. Il valore predefinito è IDENTITY.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Encoding encoding = 3;

Parametro
Nome	Description
value	int Il valore numerico enum sul cavo da impostare per la codifica.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain value)

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Parametro
Nome	Description
value	ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setFeatureValueDomain(ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain.Builder builderForValue)

I dettagli del dominio per il valore della funzionalità di input. Come min/max, la media originale o la deviazione standard se normalizzata.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain feature_value_domain = 5;

Parametro
Nome	Description
builderForValue	ExplanationMetadata.InputMetadata.FeatureValueDomain.Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setField(Descriptors.FieldDescriptor field, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.setField(campo Descriptors.FieldDescriptor, valore oggetto)

setGroupName(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setGroupName(String value)

Nome del gruppo a cui appartiene l'input. Le caratteristiche con lo stesso nome di gruppo verranno trattate come un'unica funzionalità durante il calcolo delle attribuzioni. Le caratteristiche raggruppate possono avere forme diverse in valore. Se fornita, verrà generata una singola attribuzione in Attribution.feature_attributions, associata al nome del gruppo.

string group_name = 12;

Parametro
Nome	Description
value	String Il GroupName da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setGroupNameBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setGroupNameBytes(ByteString value)

Nome del gruppo a cui appartiene l'input. Le caratteristiche con lo stesso nome di gruppo verranno trattate come un'unica funzionalità durante il calcolo delle attribuzioni. Le caratteristiche raggruppate possono avere forme diverse in valore. Se fornita, verrà generata una singola attribuzione in Attribution.feature_attributions, associata al nome del gruppo.

string group_name = 12;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte da impostare per groupName.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setIndexFeatureMapping(int index, String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setIndexFeatureMapping(int index, String value)

Un elenco di nomi delle funzionalità per ogni indice nel tensore di input. Obbligatorio quando l'input InputMetadata.encoding è BAG_OF_FEATURES, BAG_OF_FEATURES_SPARSE, INDICATOR.

repeated string index_feature_mapping = 8;

Parametri
Nome	Description
index	int L'indice su cui impostare il valore.
value	String L'elemento indexFeatureMapping da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setIndicesTensorName(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setIndicesTensorName(String value)

Specifica l'indice dei valori del tensore di input. Obbligatorio quando il tensore di input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string indices_tensor_name = 6;

Parametro
Nome	Description
value	String L'indicesTensorName da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setIndicesTensorNameBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setIndicesTensorNameBytes(ByteString value)

Specifica l'indice dei valori del tensore di input. Obbligatorio quando il tensore di input è una rappresentazione sparsa. Per ulteriori dettagli, consulta la documentazione di TensorFlow: https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/sparse/SparseTensor.

string indices_tensor_name = 6;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte da impostare per indicesTensorName.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setInputBaselines(int index, Value value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setInputBaselines(int index, Value value)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametri
Nome	Description
index	int
value	Value

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setInputBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setInputBaselines(int index, Value.Builder builderForValue)

Input di riferimento per questa funzionalità.

Se non viene specificata alcuna base di riferimento, Vertex AI sceglie la base di riferimento per questa caratteristica. Se vengono specificate più basi di riferimento, Vertex AI restituisce le attribuzioni medie in Attribution.feature_attributions.

Per le immagini Tensorflow fornite da Vertex AI (sia 1.x che 2.x), la forma di ogni base di riferimento deve corrispondere alla forma del tensore di input. Se viene fornito uno scalare, trasmettiamo con la stessa forma del tensore di input.

Per le immagini personalizzate, l'elemento delle basi deve essere nello stesso formato dell'input della caratteristica in instance[]. Lo schema di qualsiasi singola istanza può essere specificato tramite instance_schema_uri del modello di deployment di DeploymentedModel di endpoint.

repeated .google.protobuf.Value input_baselines = 1;

Parametri
Nome	Description
index	int
builderForValue	Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setInputTensorName(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setInputTensorName(String value)

Nome del tensore di input per questa caratteristica. Obbligatorio ed è applicabile solo alle immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

string input_tensor_name = 2;

Parametro
Nome	Description
value	String Il valore di inputTensorName da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setInputTensorNameBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setInputTensorNameBytes(ByteString value)

Nome del tensore di input per questa caratteristica. Obbligatorio ed è applicabile solo alle immagini fornite da Vertex AI per Tensorflow.

string input_tensor_name = 2;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte da impostare per inputTensorName.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setModality(String value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setModality(String value)

Modalità della caratteristica. I valori validi sono: numerico, immagine. Il valore predefinito è numerico.

string modality = 4;

Parametro
Nome	Description
value	String La modalità da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setModalityBytes(ByteString value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setModalityBytes(ByteString value)

Modalità della caratteristica. I valori validi sono: numerico, immagine. Il valore predefinito è numerico.

string modality = 4;

Parametro
Nome	Description
value	ByteString I byte per la modalità da impostare.

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder	Questo strumento per il concatenamento.

setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setRepeatedField(Descriptors.FieldDescriptor field, int index, Object value)

Parametri
Nome	Description
field	FieldDescriptor
index	int
value	Object

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

generateMessageV3.Builder<BuilderType>.setrepeatedField(campo Descriptors.FieldDescriptor, indice int, valore oggetto)

setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

public final ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setUnknownFields(UnknownFieldSet unknownFields)

Parametro
Nome	Description
unknownFields	UnknownFieldSet

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

Sostituzioni

GeneratoMessageV3.Builder<BuilderType>.setUnknownFields(UnknownFieldSetUnknownFields)

setVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization value)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization value)

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Parametro
Nome	Description
value	ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder

setVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization.Builder builderForValue)

public ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder setVisualization(ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization.Builder builderForValue)

Configurazioni di visualizzazione per la spiegazione delle immagini.

.google.cloud.vertexai.v1beta1.ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization visualization = 11;

Parametro
Nome	Description
builderForValue	ExplanationMetadata.InputMetadata.Visualization.Builder

Restituisce
Tipo	Description
ExplanationMetadata.InputMetadata.Builder