Interface ExplanationMetadata.InputMetadataOrBuilder (0.2.0) 

public static interface ExplanationMetadata.InputMetadataOrBuilder extends MessageOrBuilder

Implementa

MessageOrBuilder

Metodi

getDenseShapeTensorName()

public abstract 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 abstract 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.

getEncodedBaselines(int index)

public abstract 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

getEncodedBaselinesCount()

public abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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.

getFeatureValueDomainOrBuilder()

public abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract List<String> 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
List<String>

Un elenco contenente il parametro indexFeatureMapping.

getIndicesTensorName()

public abstract 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 abstract 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 abstract 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

getInputBaselinesCount()

public abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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 abstract 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.

getVisualizationOrBuilder()

public abstract 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 abstract 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 abstract 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.