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概要 ¶
ML Example SOPは、入力コンポーネントとオプションでターゲットコンポーネントからサンプルを構築します。
ML Example Decompose SOPは、反対のオペレーションを実行します。 サンプルを受け取り、そのサンプルを入力コンポーネントとオプションでターゲットコンポーネントに分解します。 ML Example Decompose SOPは、サンプルセットに対して前処理パスを実行するのに役立ちます。 また、トラブル対応と視覚化の目的でサンプルの入力コンポーネントとターゲットコンポーネントを検査することができます。
ML Example Decompose SOPは、一度に1個のサンプルの前処理に制限されていません。 Keep Input Component Packed トグルと Keep Target Component Packed トグルの両方を有効にすれば、サンプルセットを順番通りに入力コンポーネントセットとターゲットコンポーネントセットに分解することができます。 しかし、 Keep Input Component Packed トグルと Keep Target Component Packed トグルのどちらかが無効な場合、ML Example Decompose SOPは、そのEaxmple入力が単一サンプルのみで構成されている必要があり、 各出力は、単一コンポーネントのみを出力するようになります。
一般的な情報は機械学習のドキュメントを参照してください。
パラメータ ¶
Keep Input Component Packed
各サンプルの入力コンポーネントをパックプリミティブとして保持します。 これは、埋め込みジオメトリを修正したくなくて、無駄にコピーを作成することなくその埋め込みジオメトリを渡したい時に役立ちます。
Keep Target Component Packed
各サンプルのターゲットコンポーネントをパックプリミティブとして保持します。 これは、埋め込みジオメトリを修正したくなくて、無駄にコピーを作成することなくその埋め込みジオメトリを渡したい時に役立ちます。
入力 ¶
Example
パックプリミティブで表現された各サンプル。
出力 ¶
Input Component
各サンプルの入力コンポーネント。
Target Component
各サンプルのオプションのターゲットコンポーネント。
