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我正在尝试训练和预测具有多个特征的模型。我们将我的数据称为“直方图”,带有浮点目标,Sensor1
到 Sensor6
是 float[64]
。
数据从 CSV 加载,第一列作为目标,然后是 1-64 列 Sensor1、65-129 Sensor2 等。
直方图类:
class Histogram
{
[LoadColumn(0)] public float Target;
[LoadColumn(1, 64), ColumnName("Sensor1")]
public float[] Sensor1;
[LoadColumn(65, 129), ColumnName("Sensor2")]
public float[] Sensor2;
[LoadColumn(130, 193), ColumnName("Sensor3")]
public float[] Sensor3;
[LoadColumn(194, 257), ColumnName("Sensor4")]
public float[] Sensor4;
[LoadColumn(258, 321), ColumnName("Sensor5")]
public float[] Sensor5;
[LoadColumn(322, 385), ColumnName("Sensor6")]
public float[] Sensor6;
}
训练完成,但在创建预测引擎时:
var predictor = trainedModel.CreatePredictionEngine<Histogram, PredictedTarget>(mlCtx);
它抛出这个异常:
System.ArgumentOutOfRangeException: 'Schema mismatch for input column 'Sensor1': expected scalar or known-size vector of R4, got variable-size vector
Parameter name: inputSchema'
我正在创建处理管道:
IDataView baseTrainingDataView = mlCtx.Data.LoadFromTextFile<Histogram>(trainDataPath, hasHeader: true, separatorChar: ',');
var dataProcessPipeline = mlCtx.Transforms
.CopyColumns(DefaultColumnNames.Label, nameof(Histogram.Target))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor1), "Sensor1"))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor2), "Sensor2"))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor3), "Sensor3"))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor4), "Sensor4"))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor5), "Sensor5"))
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(nameof(Histogram.Sensor6), "Sensor6"))
.Append(mlCtx.Transforms.Concatenate(DefaultColumnNames.Features, "Sensor1", "Sensor2", "Sensor3", "Sensor4", "Sensor5", "Sensor6"));
我实际上不确定要提供更多信息,因为这是我第一次尝试使用 ML.NET。我会根据需要进行更多编辑!谢谢。
最佳答案
大多数 ML.NET 培训师期望固定大小的向量。您可以使用 VectorType 属性来指定特征是矢量。下面是使用 VectorType 属性修饰后的 Histogram 类的外观。
class Histogram
{
[LoadColumn(0)]
public float Target;
[LoadColumn(1, 64), ColumnName("Sensor1"), VectorType(64)]
public float[] Sensor1;
[LoadColumn(65, 129), ColumnName("Sensor2"), VectorType(64)]
public float[] Sensor2;
[LoadColumn(130, 193), ColumnName("Sensor3"), VectorType(64)]
public float[] Sensor3;
[LoadColumn(194, 257), ColumnName("Sensor4"), VectorType(64)]
public float[] Sensor4;
[LoadColumn(258, 321), ColumnName("Sensor5"), VectorType(64)]
public float[] Sensor5;
[LoadColumn(322, 385), ColumnName("Sensor6"), VectorType(64)]
public float[] Sensor6;
}
此外,Normalize() 方法的签名是 Normalize(outputColumnName, inputColumnName)。虽然在这种情况下可能无关紧要,因为输入列名称和输出列名称解析为相同的值(例如:Sensor1),但在调用中包含参数名称可能更安全,因为 Normalize() 有多个重载默认参数。尽管冗长,但明确包含参数名称可以使您的意图明确。
...
.Append(mlCtx.Transforms.Normalize(outputColumnName: "Sensor1",
inputColumnName: nameof(Histogram.Sensor1)))
...
关于c# - 预测引擎 - 架构不匹配 : "expected scalar or known-size vector of R4, got variable-size vector",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55226903/
就目前而言,这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用资料或专业知识的支持,但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开,visit the
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!