.NET开发人员关于ML.NET的入门学习

ML.NET 是一个跨平台的机器学习框架,它可以帮助 .NET 开发人员轻松地构建和训练自己的机器学习模型。本文将详细讲解 .NET 开发人员关于 ML.NET 的入门学习,并提供两个示例说明。

ML.NET 入门学习

步骤1:安装 ML.NET

在开始学习 ML.NET 之前,我们需要安装 ML.NET。下面是安装 ML.NET 的步骤:

  1. 下载并安装 .NET Core SDK:在 Microsoft 官网 上下载并安装适合你的操作系统的 .NET Core SDK。

  2. 安装 ML.NET:在命令行中运行以下命令来安装 ML.NET:

dotnet add package Microsoft.ML

步骤2:使用 ML.NET 构建模型

在安装 ML.NET 之后,我们可以使用 ML.NET 构建模型。下面是使用 ML.NET 构建模型的步骤:

  1. 导入必要的库:在代码中导入必要的库,例如:

csharp
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

  1. 定义数据模型:在代码中定义数据模型,例如:

```csharp
public class IrisData
{
[LoadColumn(0)] public float SepalLength;
[LoadColumn(1)] public float SepalWidth;
[LoadColumn(2)] public float PetalLength;
[LoadColumn(3)] public float PetalWidth;
[LoadColumn(4)] public string Label;
}

public class IrisPrediction
{
[ColumnName("PredictedLabel")] public string PredictedLabel;
}
```

  1. 加载数据:在代码中加载数据,例如:

```csharp
var mlContext = new MLContext();

var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile("iris.data", separatorChar: ',');

var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(data);
```

  1. 定义管道:在代码中定义管道,例如:

csharp
var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
.Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "SepalLength", "SepalWidth", "PetalLength", "PetalWidth"))
.Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"))
.Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("Label"));

  1. 训练模型:在代码中训练模型,例如:

csharp
var model = pipeline.Fit(trainTestData.TrainSet);

  1. 评估模型:在代码中评估模型,例如:

```csharp
var predictions = model.Transform(trainTestData.TestSet);

var metrics = mlContext.MulticlassClassification.Evaluate(predictions);
```

示例1:使用 ML.NET 进行图像分类

下面是一个简单的示例,演示了如何使用 ML.NET 进行图像分类:

// 导入必要的库
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using System;
using System.IO;

// 定义数据模型
public class ImageData
{
    [LoadColumn(0)] public string ImagePath;
    [LoadColumn(1)] public string Label;
}

public class ImagePrediction
{
    [ColumnName("PredictedLabel")] public string PredictedLabel;
}

// 加载数据
var mlContext = new MLContext();

var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ImageData>("images.txt", separatorChar: ',');

var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(data);

// 定义管道
var pipeline = mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label")
    .Append(mlContext.Transforms.LoadImages("ImagePath", "ImageReal", nameof(ImageData.ImagePath)))
    .Append(mlContext.Transforms.ResizeImages("ImageReal", 224, 224, "ImageReal"))
    .Append(mlContext.Transforms.ExtractPixels("ImageReal", interleavePixelColors: true))
    .Append(mlContext.Model.LoadTensorFlowModel("model.pb")
        .ScoreTensorFlowModel(outputColumnNames: new[] { "softmax2_pre_activation" }, inputColumnNames: new[] { "data" }, addBatchDimensionInput: true))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapKeyToValue("PredictedLabel"));

// 训练模型
var model = pipeline.Fit(trainTestData.TrainSet);

// 评估模型
var predictions = model.Transform(trainTestData.TestSet);

var metrics = mlContext.MulticlassClassification.Evaluate(predictions);

在这个示例中,我们首先定义了数据模型,并使用 ML.NET 加载了图像数据。然后,我们定义了管道,并使用 TensorFlow 模型对图像进行分类。最后,我们训练了模型,并评估了模型的性能。

示例2:使用 ML.NET 进行文本分类

下面是另一个示例,演示了如何使用 ML.NET 进行文本分类:

// 导入必要的库
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using System;

// 定义数据模型
public class SentimentData
{
    [LoadColumn(0)] public string Sentiment;
    [LoadColumn(1)] public string SentimentText;
}

public class SentimentPrediction
{
    [ColumnName("PredictedLabel")] public bool PredictedLabel;
}

// 加载数据
var mlContext = new MLContext();

var data = mlContext.Data.LoadFromTextFile<SentimentData>("sentiment.csv", separatorChar: ',');

var trainTestData = mlContext.Data.TrainTestSplit(data);

// 定义管道
var pipeline = mlContext.Transforms.Text.FeaturizeText("Features", nameof(SentimentData.SentimentText))
    .Append(mlContext.Transforms.Conversion.MapValueToKey("Label", nameof(SentimentData.Sentiment)))
    .Append(mlContext.Transforms.NormalizeMinMax("Features"))
    .Append(mlContext.BinaryClassification.Trainers.SdcaLogisticRegression());

// 训练模型
var model = pipeline.Fit(trainTestData.TrainSet);

// 评估模型
var predictions = model.Transform(trainTestData.TestSet);

var metrics = mlContext.BinaryClassification.Evaluate(predictions);

在这个示例中,我们首先定义了数据模型,并使用 ML.NET 加载了文本数据。然后,我们定义了管道,并使用逻辑回归模型对文本进行分类。最后,我们训练了模型,并评估了模型的性能。

总结:

以上是 .NET 开发人员关于 ML.NET 的入门学习的完整攻略。在学习 ML.NET 时,我们需要安装 ML.NET,并使用 ML.NET 构建模型。本文还提供了两个示例,演示了如何使用 ML.NET 进行图像分类和文本分类。

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