ML Example Partition SOPは、サンプルセットを分割するユーティリティノードです。 ML Example SOPを参照してください。 このサンプルセットは、例えば、ML Attribute Generate SOPとML Pose Generate SOPで生成されたラベルなしサンプルで構成することができますが、 ML Example SOPを使用して作成されたラベル付きサンプルセットで構成することもできます。

パーティション内の各パートは、パックプリミティブで表現され、各パックプリミティブには、入力サンプルセットのサブセットであるサンプルセットが含まれます。 パーティション内のパートに格納される合計のサンプルセットは、重複なしで入力サンプルセットに格納されているものと同じになります。

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。

このノードは、ハイブリッドなTOP-SOPセットアップでMLトレーニングデータを生成するのに役立ちます。 TOPネットワークの各ワークアイテムは、パーティション内のパーツに呼応し、各パート内のエレメントは、SOPのForループで処理することができます。 この手法によって、PDGワークアイテム毎に複数のサンプルを処理することで、PDGを介してワークアイテムを呼び出すコストを抑えることができます。 また、メモリ使用量と生成速度のお互いのバランスを取ることもできます。 パートサイズを制限するとメモリ使用量が減るのに対して、パートサイズを増やすとサンプルあたりの相対的なワークアイテムクックのオーバーヘッドが減ります。