在ML.NET中加载保存的模型可以通过以下步骤完成:
下面是一个示例代码,展示了如何在ML.NET中加载保存的模型:
using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
// 定义输入数据的类
public class InputData
{
[ColumnName("Features")]
public float[] Features { get; set; }
}
// 定义输出数据的类
public class OutputData
{
[ColumnName("Score")]
public float[] Score { get; set; }
}
class Program
{
static void Main(string[] args)
{
// 创建MLContext对象
var context = new MLContext();
// 加载保存的模型
var model = context.Model.LoadFromDirectory("模型目录");
// 创建用于预测的PredictionEngine对象
var engine = context.Model.CreatePredictionEngine<InputData, OutputData>(model);
// 创建输入数据
var input = new InputData
{
Features = new float[] { 1.0f, 2.0f, 3.0f }
};
// 使用模型进行预测
var output = engine.Predict(input);
// 输出预测结果
Console.WriteLine($"预测结果: {string.Join(", ", output.Score)}");
}
}
在上面的示例代码中,你需要将"模型目录"替换为你保存模型的实际目录。然后,你可以创建一个输入数据对象,调用PredictionEngine的Predict方法进行预测,并输出预测结果。
对于ML.NET的更多详细信息和示例代码,你可以参考腾讯云的ML.NET产品介绍页面:ML.NET产品介绍
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云