Machine Learning-Modell konfigurieren
Lädt ein Core ML- (Machine Learning) Modell und bereitet es für den Einsatz vor.
Optionen
- Name identifiziert das Modell, mit dem die Funktion ComputeModel arbeitet. Weitere Informationen finden Sie unter Funktion „ComputeModel“.
- Operation gibt an, wie das Modell verwendet wird:
- Vision geht davon aus, dass die Eingabe ein einzelnes Bild ist und die Ausgabe ein Array von Klassifizierungen ist. Eine einzelne Klassifizierung enthält einen Namen und ein Fließkomma-Vertrauensniveau.
- Allgemein nimmt einen oder mehrere skalare Eingabewerte und liefert eine finite, geordnete Ergebnisliste.
- Entladen entlädt ein Modell und gibt die Ressourcen frei, die das Modell verbraucht. Wenn diese Operation verwendet wird, identifiziert Name das zu entladende Modell.
- Von gibt ein Containerfeld mit der Datendatei des Modells an (erforderlich für alle Operationen außer Entladen).
Kompatibilität
| Produkt | Unterstützt |
| FileMaker Pro | Partiell |
| FileMaker Go | Ja |
| FileMaker WebDirect | Nein |
| FileMaker Server | Partiell |
| FileMaker Cloud | Nein |
| FileMaker Data API | Nein |
| Custom Web Publishing | Nein |
Ursprung in Version
19.0
Beschreibung
Verwenden Sie diesen Scriptschritt, um ein Core ML-Modell zu laden, damit die Funktion „ComputeModel“ das Modell mit seinen Eingabedaten versorgen und die Ausgabe zur Analyse oder Anzeige formatieren kann.
Die folgende Tabelle erläutert die von diesem Scriptschritt unterstützten Core ML-Parameterwerte.
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Parameter |
Datentyp in FileMaker Pro |
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Text |
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Zahl |
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Zahl |
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Ein Containerfeld mit einem Bitmap-Bildtyp, der vom Apple Core Graphics API unterstützt wird |
Hinweise
- Dieser Scriptschritt wird nur unter iOS, iPadOS und macOS unterstützt.
- Name kann eine Formel sein.
- FileMaker-Produkte bieten nicht die Möglichkeit, Modelle zu trainieren.
Beispiel 1
Lädt ein Visionsmodell aus dem angegebenen Containerfeld.
Machine Learning-Modell konfigurieren [ Name: Visionsmodell ; Operation: Vision ; Von: ModellContainerFeld ]Beispiel 2
Entlädt ein Modell aus dem Speicher.
Machine Learning-Modell konfigurieren [ Name: Visionsmodell ; Operation: Entladen ]