我想要一个通用学习管道（例如，从 N 个特征预测一个标签），因为我的一个输入 CSV 将有 5 个特征，另一个将有 10 个特征（那些两个 CSV 显然会产生不同的模型，我不想以任何方式组合它们，我只想在两个 CSV 上运行相同的程序。
但是，要加载功能，我需要使用
TextLoader(...).CreateFrom<ClassA>()
ClassA 定义了我的架构。它的属性需要反映 CSV 格式，因此 CSV 必须始终具有相同的列数。
我注意到CustomTextLoader 但它已经过时了。有任何想法吗？谢谢。
【问题讨论】：
标签： c# machine-learning ml.net
jaket - 谢谢你的回答。我可以看到如何将数据加载到 TextLoader 中。但是，您将如何训练模型？因为管道 Train() 方法还要求您传入定义数据模式的对象：
PredictionModel<ClassA, ClassAPrediction> model = pipeline.Train<ClassA, ClassAPrediction>();
【讨论】：
看源码：(https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/master/src/Microsoft.ML/Data/TextLoader.cs)
CreateFrom 看起来只不过是填充 Arguments.Columns 和 Arguments 的辅助方法，两者都是可公开访问的。这意味着您可以编写自己的实现。
TextLoader tl = new TextLoader(inputFileName)
tl.Arguments.HasHeader = useHeader;
tl.Arguments.Separator = new[] { separator };
tl.Arguments.AllowQuoting = allowQuotedStrings;
tl.Arguments.AllowSparse = supportSparse;
tl.Arguments.TrimWhitespace = trimWhitespace;
现在是重要的部分，您需要为数据集中的每一列填充一个 TextLoader.Arguments.Columns 条目。如果您提前知道您将拥有 5 或 10 列，那将是最简单的，否则，我会查看 CSV 以找出答案。
tl.Arguments.Column = new TextLoaderColumns[numColumns];
tl.Arguments.Column[0].Name = ...
tl.Arguments.Column[0].Source = ... // see the docs
tl.Arguments.Column[0].Type = ...
// and so on.
【讨论】：