ComputeModel
Core ML モデル評価結果を含む JSON オブジェクトを返します。
構文
一般モデル:
ComputeModel (モデル名 ; 名前1 ; 値1)
視覚モデル:
ComputeModel (モデル名 ; "image" ; 値1 ; "confidenceLowerLimit" ; returnAtLeastOne)
引数
モデル名 - 評価するモデルの名前。この値は、以前にロードされたモデルの名前と一致している必要があります。
名前1 - モデルの設計者が定義する入力引数の名前。モデルを使用する前に、各引数の名前を確認しておく必要があります。
値1 - モデルの入力引数の値。
image (視覚モデルのみ) - モデルにより評価されるデータの種類。
confidenceLowerLimit (視覚モデルのみ) (オプション) - 視覚モデルが返す結果の数を制限するために使用される値。指定された値よりも小さい結果を除外します。この値は 0.0 から 1.0 までの範囲にする必要があります。
returnAtLeastOne (視覚モデルのみ) - 真の値 (ゼロ以外) または偽の値 (ゼロ)。confidenceLowerLimit の値によりすべての値が除外される場合は、次のようになります:
returnAtLeastOneが真の場合、信頼度が最も高い結果が返されます。returnAtLeastOneが偽であるかまたは指定されていない場合、空の文字列が返されます。
戻り値のデータタイプ
テキスト
起点バージョン
19.0
説明
返されるオブジェクトは、評価対象のモデルの定義に応じて、名前と値のペアからなる配列または 1 つの名前と値のペアです。
メモ
- ComputeModel を使用する前に、[機械学習モデルを構成] スクリプトステップを使用して Core ML モデルをロードしておく必要があります。
- 入力引数の後にその値を指定する必要があります。入力引数と値の複数のペアを使用できます。
- 結果に同じ信頼度の一致が 2 つ含まれている場合は、最初の値のみが返されます。
- この関数は、iOS、iPadOS、および macOS でのみサポートされます。
例 1
MobileNet という名前のモデルがロード済みで、myImageField という名前の オブジェクトフィールドが現在のレイアウトに含まれている (あるいは他の方法で計算に使用できる) とします:
ComputeModel ("MobileNet"; "image"; myImageField)
この場合、指定されたモデルを使用して myImageField の画像が評価され、次の JSON 文字列が返されます (わかりやすくするために書式設定され、簡潔にするために一部の行は取り除かれています):
[
{
"classification" : "grand piano, grand",
"confidence" :0.998073041439056
},
{
"classification" : "upright, upright piano",
"confidence" :0.00192673446144909
},
{
"classification" : "pool table, billiard table, snooker table",
"confidence" :8.34678601790984e-08
},
{
"classification" : "dining table, board",
"confidence" :2.60599577472931e-08
},
{
"classification" : "puffer, pufferfish, blowfish, globefish",
"confidence" :5.19516656696278e-18
}
]例 2
次の計算で例 1 と同じモデル、オブジェクトフィールド、および画像を使用するとします:
ComputeModel ("MobileNet"; "image"; myImageField; "confidenceLowerLimit"; 1.0; "returnAtLeastOne"; 1)
この場合、次の JSON 文字列が返されます。
confidenceLowerLimit に値 1.0 を渡すと、すべての結果が除外されます。ただし returnAtLeastOne がゼロ以外の値に設定されているため、信頼度が最も高い結果が返されます。