Руководство по ML.NET — начало работы через 10 минут

Windows Linux macOS

Потребляйте свою модель

Последним шагом является использование обученной модели в приложении конечного пользователя.

  1. Замените код Program.cs в проекте myMLApp следующим кодом:

    Program.cs
    using MyMLApp;
// Add input data
var sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
{
    Col0 = "This restaurant was wonderful."
};

// Load model and predict output of sample data
var result = SentimentModel.Predict(sampleData);

// If Prediction is 1, sentiment is "Positive"; otherwise, sentiment is "Negative"
var sentiment = result.PredictedLabel == 1 ? "Positive" : "Negative";
Console.WriteLine($"Text: {sampleData.Col0}\nSentiment: {sentiment}");

  2. Запустите myMLApp (нажмите CTRL+F5 или выберите Отладка > Начать без отладки). Вы должны увидеть следующие выходные данные, прогнозирующие, является ли входной оператор положительным или отрицательным.

    Результат: Текст: Этот ресторан был замечательным. Настроение: положительное

Интерфейс командной строки ML.NET сгенерировал для вас обученную модель и код, поэтому теперь вы можете использовать модель в приложениях .NET (например, в консольном приложении SentimentModel), выполнив следующие действия:

  1. В командной строке перейдите в каталог consumeModelApp.
    Command prompt
    cd SentimentModel

  2. Откройте Program.cs в любом редакторе кода и проверьте код. Код должен выглядеть примерно так:

    Program.cs
    using System;

namespace SentimentModel.ConsoleApp
{
    class Program
    {
        static void Main(string[] args)
        {
            // Add input data
            SentimentModel.ModelInput sampleData = new SentimentModel.ModelInput()
            {
              Col0 = @"Wow... Loved this place."
            };

            // Make a single prediction on the sample data and print results
            var predictionResult = SentimentModel.Predict(sampleData);

            Console.WriteLine("Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...\n\n");


            Console.WriteLine($"Col0: @{"Wow... Loved this place."}");
            Console.WriteLine($"Col1: {1F}");


            Console.WriteLine($"\n\nPredicted Col1: {predictionResult.PredictedLabel}\n\n");
            Console.WriteLine("=============== End of process, hit any key to finish ===============");
            Console.ReadKey();
        }
    }
}

  3. Запустите приложение SentimentModel.ConsoleApp. Вы можете сделать это, выполнив следующую команду в терминале (убедитесь, что вы находитесь в каталоге SentimentModel):

    Command prompt
    dotnet run

    Вывод должен выглядеть примерно так:

    Command prompt
    Using model to make single prediction -- Comparing actual Col1 with predicted Col1 from sample data...


Col0: Wow... Loved this place.
Col1: 1
Class                          Score
-----                          -----
1                              0.9651076
0                              0.034892436
=============== End of process, hit any key to finish ===============
Продолжить