取得し、エンドポイントを使用してイメージをプログラミングでテストできます。アプリケーションを構築するためのテンプレートとしてご利用ください。行う場合は、ブラウザーベースのガイダンスを参照してください。リソースを作成する必要があります。リソースの両方を作成します。パッケージが必要となります。プロジェクトに含まれていますが、ここから個別にアクセスすることもできます。プロジェクトを複製またはダウンロードします。プロジェクトを作成します。サイトからアクセスすることができます。その後、イメージをアップロードして分類子のトレーニングおよびテストを行います。あるかを判別することが、分類子の目的となります。サイトを参照してください。アカウントに関連付けられているアカウントでサインインします。右上にある__歯車アイコン__を選択します。一覧でトレーニングおよび予測リソースを検索し、展開します。値を見つけることができます。これらの値を一時的な場所に保存します。タブに移動して取得することもできます。キーと予測キーが見つかります。ファイルを開いて、コードを詳しく調べます。スクリプトによってこれらの変数が検索されます。いう環境変数に保存します。スクリプトによって、この環境変数への参照がクラスのルートに保存されます。Environment.GetEnvironmentVariable("CUSTOM_VISION_ENDPOINT");このプロジェクトの主な機能は、以下のコード行によって実行されます。サイトに表示されます。ガイドで説明されています)。imagesこのプロジェクトの画像を追加します。メソッドで参照します。個の画像をアップロードできます。publishこのコードにより、予測モデルの最初のイテレーションが作成され、そのイテレーションが予測エンドポイントに公開されます。イテレーションの名前を使用することで予測要求を送信できます。イテレーションは、公開されるまで予測エンドポイントで利用できません。endpoint予測エンドポイントは、現在のモデルに画像を送信して分類予測を取得する際に使用できる参照です。メソッドでテスト画像が読み込まれ、モデルの予測出力がコンソールに表示されます。値に対応している必要があります。ウィンドウが開いて、次の出力が書き込まれます。内のテスト画像にタグが適切に付けられていることを確認してください。任意のキーを押してアプリケーションを終了します。サイトに戻って、新しく作成されたプロジェクトの現在の状態を確認してもかまいません。場合、この例で使用した木の識別プロジェクトは削除してかまいません。プロジェクトを利用できます。ごみ箱アイコンを選択します。各ステップをコードでどのように実装するかを見てきました。回だけですが、多くの場合、精度を高めるために、モデルのトレーニングとテストは複数回行う必要があります。Articlesこのページはお役に立ちましたか?はいいいえ追加のフィードバックはありますか?スキップ送信ありがとうございます。直接フィードバックを残すこともできます。直接フィードバックを残すこともできます。Cookie利用条件サイトのフィードバック商標このページはお役に立ちましたか?はいいいえ追加のフィードバックはありますか?スキップ送信ありがとうございます。Cookie利用条件サイトのフィードバック。