我是C#和ML.Net的初学者，我正在ML.Net中加载数据，为此我将一些数据存储在.csv文件中。第一步是为数据模型创建一个类，如下所示：
public class ModelInput [ColumnName("sepallength"), LoadColumn(1)] public float Sepallength { get; set; } [ColumnName("sepalwidth"), LoadColumn(2)] public float Sepalwidth { get; set; } [ColumnName("petallength"), LoadColumn(3)] public float Petallength { get; set; } [ColumnName("petalwidth"), LoadColumn(4)] public float Petalwidth { get; set; } [ColumnName("variety"), LoadColumn(5)] public string Variety { get; set; }
因此，在加载.csv文件之前，我需要将.csv第一行的所有功能存储在此类中。我还需要知道由功能(字符串、浮点、DateTime…(表示的变量类型，以及在我的.csv.中表示该功能的列
创建完这个类后，我将使用以下简单的代码行从.csv加载数据：
var myData = mlContext.Data.LoadFromTextFile<ModelInput>("Iris.csv",
hasHeader: true, separatorChar: ',');
因此，此命令使用我首先为数据模型创建的类。
问题是：我想做我在动态管理器中描述的第一步，因为在加载.csv文件之前，我需要知道.csv的结构并实现类。但如果我不知道呢？(例如，如果有人想加载自己的文件怎么办？(
我的想法是写一些脚本，第一次读取我的.csv，创建一个.cs文件，并用我的类所需的代码填充这个文件，所以脚本将取决于我在.csv中的功能，以及它们的变量类型(甚至其他东西…(
但我想知道我的想法的可行性，在通过读取.csv自动为数据模型创建类后，必须对其进行编译，但我已经编译了所有文件，这意味着我需要以某种方式再次重新编译。。。
这是正确的方法吗？还是我错过了更容易的东西？
提前感谢您的回答
如果您需要在没有输入模式类的情况下加载数据，实际上有几种方法可以做到这一点。
推断列AutoML
您可以使用Microsoft.ML.AutoML包，该包允许您使用InferColumns方法。
var inference = context.Auto().InferColumns(FILE_PATH, labelColumnName: LABEL_NAME, separatorChar: ',');
从这里您有两个属性，TextLoaderOptions，您可以将其传递到context.Data.CreateTextLoader
var loader = context.Data.CreateTextLoader(inference.TextLoaderOptions);
然后，使用加载器，您可以将文件加载到IDataView中。
var data = loader.Load(FILE_PATH);
API数据框架
DataFrame API附带Microsoft.Data.AnalysisNuGet包，它提供了一种使用LoadCsv方法加载CSV数据的简单方法。
var dataFrame = DataFrame.LoadCsv(FILE_PATH);
这为您提供了一个DataFrame对象，您可以使用它对数据进行一些处理和分析，类似于使用Python中的pandas库。然而，请注意，这个库还处于非常早期的阶段，因此您现在可以使用它做的事情有点有限。
DataFrame对象与IDataView兼容，您可以对其进行显式强制转换
var data = (IDataView)dataFrame;
您可以将其用于任何ML.NET操作。