IJSONObject 类型对象

使用 SageMaker ML 模型时，响应对象将以 JSON 格式返回，并且可能因所采用的模型而有很大差异。 用户需要在 Studio 中利用 Newtonsoft 的 JSON 库来遍历和处理来自 SageMaker 的 JSON 响应。 某些 ML 模型返回包含可作为字符串访问的单数值的响应字段，而其他 ML 模型包含可与标签匹配的多个概率数组。 一些示例包括：

示例 1

{ "probabilities": [ 0.994889379, 0.00511063961 ] }

SageMaker 获取推理 步骤的响应需要保存为 IJSONObject 。 然后，可以在后续步骤中将此对象转换为 JObject 。 完成此操作后，您可以使用 Newtonsoft 提供的任何方法来解析和处理 JSON 数据。 查看 Example 1 ，您可以执行 newres.ToJObject("probabilities").ToList(0) 来获取 0.994889379的概率。

示例 2

{
  "probabilities": [
    0.000404331338,
    0.000591270567,
    0.000552555488,
    0.000212208135,
    0.00052378932,
    ...
    0.990523789322
  ],
  "labels": [
    "background",
    "tench",
    "goldfish",
    "great white shark",
    "tiger shark",
    ...
    "tabby"
  ],
  "predicted_label": "tabby"
}

根据您的基础 ML 模型，它可能会提供一个可供使用的单一值，如示例 2 中的 predicted_label 。在这种情况下，您可以执行 newres.ToJObject("predicted_label") 获取值 tabby 。

Studio 中的其他工具

Studio 附带用于创建 ForEach 循环和 If 或 Then 条件的内置步骤。 JObject 查询可以与这些步骤结合使用，以创建功能更强大的工作流，如下例所示：

Newtonsoft JSON 库

Newtonsoft.Json 库中的 JObject 类表示 JSON 对象。 它允许您在 Studio Web 中操作 JSON 数据。

以下是 JObject 类的一些最常用的方法：

1. Parse ：此方法用于将 JSON 对象的字符串表示解析为 JObject 实例。
2. ToString ：此方法返回 JSON 对象的字符串表示形式。
3. Add：此方法用于向 JSON 对象添加新属性。
4. Remove ：此方法用于从 JSON 对象中删除属性。
5. ContainsKey ：此方法返回一个布尔值，该值指示 JSON 对象是否包含具有指定键的属性。
6. GetValue：此方法返回具有指定键的属性值。
7. SetValue ：此方法使用指定的键设置属性的值。
8. Count ：此属性返回 JSON 对象中的属性数量。
9. Properties ：此属性返回 JSON 对象中所有属性的集合。
10. DeepClone ：此方法创建 JSON 对象的深层副本。