Windows.AI.MachineLearning.Preview.MachineLearningPreviewContract
**已弃用。**定义受支持功能数据类型的列表。
使用 TensorKind 而不是 FeatureElementKindPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
功能元素属于布尔值类型。
功能元素属于 Complex128 类型。
功能元素属于 Complex64 类型。
功能元素属于 Double 类型。
功能元素属于 Float 类型。
功能元素属于 Float16 类型。
功能元素属于 Int16 类型。
功能元素属于 Int32 类型。
功能元素属于 Int64 类型。
功能元素属于 Int8 类型。
功能元素属于 String 类型。
功能元素属于 UInt16 类型。
功能元素属于 UInt32 类型。
功能元素属于 UInt64 类型。
功能元素属于 UInt8 类型。
**已弃用。**表示变量描述符信息。
使用 ILearningModelFeatureDescriptor 而不是 ILearningModelVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取变量的描述。
变量的描述。
**已弃用。**获取变量是必需还是可选。
如果变量是必需，则为 true；否则为 false。
**已弃用。**获取变量的数据类型。
变量的数据类型。
**已弃用。**获取变量的名称。
变量的名称。
**已弃用。**表示图像描述符信息。
使用 ImageFeatureDescriptor 而不是 ImageVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取图像的像素格式。
图像的像素格式。
**已弃用。**获取图像变量的描述。
图像变量的描述。
**已弃用。**获取变量的数据类型。
变量的数据类型。
**已弃用。**获取图像变量的名称。
图像变量的名称。
**已弃用。**表示用于控制模型评估的推断选项。
使用 LearningModelSession 而不是 InferencingOptionsPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取或设置是否在模型评估期间启用跟踪。
如果启用跟踪，则为 true；否则为 false。 默认值为 false。
**已弃用。**获取或设置模型评估的最大批大小。
最大批大小。 Preview API 仅支持 1 批处理大小。
**已弃用。**获取或设置是否在模型评估后最小化内存分配。
如果评估期间最小化内存分配，则为 ture；否则为 false。 默认值为 false。
**已弃用。**获取或设置将在上面执行评估的首选设备。
首选设备。 默认值为 LearningDeviceAny。
**已弃用。**获取或设置是否在模型评估后回收分配的内存。
如果评估后回收分配的内存，则为 ture；否则为 false。 默认值为 false。
**已弃用。**表示模型输入和变量实例之间的关联。
使用 LearningModelBinding 而不是 LearningModelBindingPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
使用 ILearningModelBindingFactory 而不是 ILearningModelBindingPreviewFactory。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**将一个输入或输出功能绑定到定义的变量。
使用 ILearningModelBinding 而不是 ILearningModelBindingPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
输入/输出功能的名称。
输入/输出功能的值。
使用 ILearningModelBinding 而不是 ILearningModelBindingPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**清除所有绑定的变量。
使用 ILearningModelBinding 而不是 ILearningModelBindingPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**表示提供的模型的元数据和属性说明。
使用 LearningModel 而不是 LearningModelDescriptionPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**从模型获取作者信息。
来自模型的作者信息。
**已弃用。**获取模型的自定义描述。
模型的自定义描述。
**已弃用。**获取模型的域信息。
模型的域信息。
**已弃用。**获取模型的输入描述。
模型的输入描述，由输入名称进行键控。
**已弃用。**从模型获取元数据。
所提供模型的元数据。
**已弃用。**获取模型的名称。
模型的名称。
**已弃用。**获取模型的输出描述。
模型的输出描述，由输出名称进行键控。
**已弃用。**获取模型的版本信息。
模型的版本信息。
**已弃用。**定义表示 Windows 机器学习支持的设备类型的常量列表。
使用 LearningModelDeviceKind 而不是 LearningModelDeviceKindPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
默认值。 任何设备。
中央处理器。
数字信号处理器。
字段可编程入口数组。
图形处理器。
神经处理器。
**已弃用。**获取与模型评估相关的输出预测和对应的可能性的设置。
使用 LearningModelEvaluationResult 而不是 LearningModelEvaluationResultPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取用于将输出结果与评估调用相关联的值。
用于将输出结果与评估调用相关联的值。
**已弃用。**获取表示输出预测以及可能性的功能集。
表示输出预测和可能性的功能集。
**已弃用。**定义模型功能的数据类型的列表
使用 LearningModelFeatureKind 而不是 LearningModelFeatureKindPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
功能类型是 Image。
功能类型是 Map。
功能类型是 Sequence。
功能类型是 Tensor。
功能类型是 Undefined。
**已弃用。**表示机器学习模型。
使用 LearningModel 而不是 LearningModelPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取经过培训的机器学习模型的描述性元数据。
机器学习模型的描述性元数据。
**已弃用。**获取或设置模型评估的推断选项。
模型评估的推断选项。
使用 ILearningModel 而不是 ILearningModelPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**异步评估作为模型输入和输出的名称变量实例。
使用 ILearningModel 而不是 ILearningModelPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
要作为输入绑定的功能。
用于将评估与输出结果相关联的值。
评估结果。
**已弃用。**从文件存储异步加载模型。
使用 ILearningModelStatics 而不是 ILearningModelPreviewStatics。 有关更多信息，请参见 MSDN。
模型文件的位置。
返回 LearningModelPreview。
**已弃用。**从提供的流异步加载模型。
使用 ILearningModelStatics 而不是 ILearningModelPreviewStatics。 有关更多信息，请参见 MSDN。
模型的文件流。
返回 LearningModelPreview。
使用 ILearningModelFeatureDescriptor 而不是 LearningModelVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**表示映射变量描述符信息。
使用 MapFeatureDescriptor 而不是 MapVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取描述映射变量。
映射变量的描述。
**已弃用。**获取映射变量字段的数据类型。
映射变量字段的数据类型。
**已弃用。**获取映射变量键的数据类型。
键的数据类型。
**已弃用。**获取变量的数据类型。
变量的数据类型。
**已弃用。**获取映射变量的名称。
映射变量的名称。 这在模型中的所有变量中必须是唯一的。
**已弃用。**表示序列变量的描述符信息。
使用 SequenceFeatureDescriptor 而不是 SequenceVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取序列变量的描述。
对变量的描述。
**已弃用。**获取序列变量的类型。
序列变量的类型。
**已弃用。**获取变量的数据类型。
变量的数据类型。
**已弃用。**获取序列变量的名称。
序列变量的名称。 这在模型中的所有变量中必须是唯一的。
**已弃用。**表示张量变量的描述符信息。
使用 TensorFeatureDescriptor 而不是 TensorVariableDescriptorPreview。 有关更多信息，请参见 MSDN。
**已弃用。**获取张量数据的类型。
张量数据的类型。
**已弃用。**获取张量的描述。
张量的描述。
**已弃用。**获取变量的数据类型。
变量的数据类型。
**已弃用。**获取张量的名称。
张量的名称。 这在模型中的所有变量中必须是唯一的。
**已弃用。**获取张量的 n 维形状。
张量的 n 维形状。