ML.NET 教學課程 - 10 分鐘入門

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使用您的模型

最後一個步驟是在使用者應用程式中使用您的訓練模型。

  1. 使用下列程式碼取代您 myMLApp 專案中的 Program.cs程式碼:

    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. 執行 myMLApp (選取 Ctrl+F5 或 [偵錯] > [在不偵錯的情況下啟動])。您應該會看到下列輸出，預測輸入語句是正或負。

    輸出: 文字: 此餐館非常不錯。情感: 正值

ML.NET CLI 已為您產生經過訓練的模型和程式碼，因此您現在可以按照以下步驟在 .NET 應用程式 (例如，SentimentModel 主控台應用程式) 中使用該模型:

  1. 在命令列中，瀏覽至 consumeModelApp 目錄。
    Command prompt
    cd SentimentModel

  2. 在任何程式碼編輯器中開啟 Program.cs，並檢查程式碼。程式碼應如下所示:

    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. 執行您的 SentimentModel.ConsoleApp。您可以在終端機中執行下列命令來執行此操作 (請確保您位於 SentimentModel 目錄中):

    Command prompt
    dotnet run

    輸出看起來應該像這樣:

    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 ===============