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概要 ¶
このノードは、
ML Train Regression TOPを使用してトレーニングされたMLモデルを簡単に適用することができます。
ML Regression Inference SOPを使用するには、モデルファイルとそれぞれの入力寄与と出力寄与を指定する必要があります。
入力寄与と出力寄与には、どちらもPointアトリビュートまたはボリュームプリミティブを指定することができます。
入力寄与は、
ML Example Output SOPのマルチパラメータで指定された入力寄与に合わせてください。
出力寄与は、ML Example Output SOPのマルチパラメータで指定されたターゲット寄与に合わせてください。
Pointアトリビュートやボリュームのタプルサイズと解像度は、ML Example Output SOPの入力に送信された値に合わせてください。
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 ¶
Batch
Single モードでは、1本の入力が評価されます。 Multiple Packed モードでは、入力の埋め込みジオメトリ毎にモデルが評価され、その結果がそれぞれに呼応するパックプリミティブに格納されます。
Model File
ML Train Regression TOPを使用してトレーニングされたモデルファイル。
Reload Model
強制的に.onnxファイルをリロードします。
Number of Inputs ¶
Type
入力寄与のタイプ: Pointアトリビュートまたはボリューム。
Point Attribute
浮動小数点Pointアトリビュートの名前。
Volume Name
ボリュームの名前。
Volume Resolution
#id inputvolumeresolution# ボリュームの解像度。
Tuple Size
Pointアトリビュートまたはボリュームのタプルサイズ。
Number of Outputs ¶
Type
出力寄与のタイプ: Pointアトリビュートまたはボリューム。
Point Attribute
浮動小数点Pointアトリビュートの名前。
Volume Name
ボリュームの名前。
Volume Resolution
#id outputvolumeresolution# ボリュームの解像度。
Tuple Size
Pointアトリビュートまたはボリュームのタプルサイズ。
入力 ¶
Input Component
照会入力コンポーネント。
出力 ¶
Output Component
照会入力コンポーネントに対してMLモデルが予測した出力。
