Fsx script not working
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 3/5
- Temps estimé
- 1-2 jours
- Accessibilité débutants
- 38/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- fsharp
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Commencez par exécuter le script .fsx fourni et inspectez l’échec au niveau de LoadFromEnumerable dans la trace de Project.fsproj.fsx, en particulier le membre d’option Price de F#. Déterminez si les scripts .fsx sont pris en charge pour cet exemple et si l’erreur de type IDataView signalée est attendue ; le travail est terminé lorsqu’un diagnostic confirmé est établi et que l’exemple fonctionne ou que la limitation est documentée.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
Is .fsx not supported ?
I can't reproduce the simple demo in F# script , this doesnt seem to work
#r "nuget: Microsoft.ML"
open Microsoft.ML
open Microsoft.ML.Data
[<CLIMutable>]
type HouseData =
{ [<ColumnName("Size")>] Size: float32
[<ColumnName("Price")>] Price: float32 option }
[<CLIMutable>]
type Prediction =
{ [<ColumnName("Score")>] Price: float32 }
let mlContext = new MLContext()
// 1. Import or create training data
let houseData = [| { Size = 1.1F; Price = Some(1.2F) };
{ Size = 1.9F; Price = Some(2.3F) };
{ Size = 2.8F; Price = Some(3.0F) };
{ Size = 3.4F; Price = Some(3.7F) } |]
let trainingData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(houseData)
// 2. Specify data preparation and model training pipeline
let pipeline =
EstimatorChain()
.Append(
mlContext.Transforms.Concatenate("Features", [| "Size" |])
)
.Append(
mlContext.Regression.Trainers
.Sdca(labelColumnName = "Price", maximumNumberOfIterations = 100)
)
// 3. Train model
let model = pipeline.Fit(trainingData)
// 4. Make a prediction
let size = { Size = 2.5F ; Price = None }
let predictionFunc =
mlContext.Model.CreatePredictionEngine<HouseData, Prediction>(model)
let price = predictionFunc.Predict(size)
printfn "Predicted price for size: %f sq ft= %f" (size.Size * 1000.0F) (price.Price * 100.0F)
// Predicted price for size: 2500.0 sq ft= 261.979980
here is the error
/Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj : warning NU1701: Package 'System.Xml.Linq 3.5.21022.801' was restored using '.NETFramework,Version=v4.6.1, .NETFramework,Version=v4.6.2, .NETFramework,Version=v4.7, .NETFramework,Version=v4.7.1, .NETFramework,Version=v4.7.2, .NETFramework,Version=v4.8, .NETFramework,Version=v4.8.1' instead of the project target framework 'net7.0'. This package may not be fully compatible with your project.
/Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj : warning NU1701: Package 'System.Xml.Linq 3.5.21022.801' was restored using '.NETFramework,Version=v4.6.1, .NETFramework,Version=v4.6.2, .NETFramework,Version=v4.7, .NETFramework,Version=v4.7.1, .NETFramework,Version=v4.7.2, .NETFramework,Version=v4.8, .NETFramework,Version=v4.8.1' instead of the project target framework 'net7.0'. This package may not be fully compatible with your project.
[Loading /Users/admin/.packagemanagement/nuget/Projects/54657--8671ee2c-1953-4d65-be3f-818b53cc0f76/Project.fsproj.fsx]
module FSI_0015.Project.fsproj
System.ArgumentOutOfRangeException: Could not determine an IDataView type and registered custom types for member Price@ (Parameter 'rawType')
at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.GetVectorAndItemType(String name, Type rawType, IEnumerable`1 attributes, Boolean& isVector, Type& itemType)
at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.GetVectorAndItemType(MemberInfo memberInfo, Boolean& isVector, Type& itemType)
at Microsoft.ML.Data.SchemaDefinition.Create(Type userType, Direction direction)
at Microsoft.ML.Data.InternalSchemaDefinition.Create(Type userType, Direction direction)
at Microsoft.ML.Data.DataViewConstructionUtils.CreateFromEnumerable[TRow](IHostEnvironment env, IEnumerable`1 data, SchemaDefinition schemaDefinition)
at Microsoft.ML.DataOperationsCatalog.LoadFromEnumerable[TRow](IEnumerable`1 data, SchemaDefinition schemaDefinition)
at <StartupCode$FSI_0016>.$FSI_0016.main@() in /Users/admin/Repositories/scripts/mlanonimizer.fsx:line 380
at System.RuntimeMethodHandle.InvokeMethod(Object target, Void** arguments, Signature sig, Boolean isConstructor)
at System.Reflection.MethodInvoker.Invoke(Object obj, IntPtr* args, BindingFlags invokeAttr)
Stopped due to error
- Langage dominant
- PowerShell
- Étoiles
- 4.7k
- Forks
- 2.7k
- Merge moyen
- 2 j 22 h
- PR mergées (30 j)
- 1
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Aucun modèle de pull request
- Lire le guide de contribution
Par où commencer
- Lisez l'issue en entier, puis le guide de contribution du projet.
- Signalez en commentaire que vous la prenez — cela évite que deux personnes fassent le même travail.
- Forkez le dépôt et travaillez sur une branche.
- Ouvrez une pull request qui référence le numéro de l'issue.
Autres issues de dotnet/machinelearning-samples
-
Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 85/100
-
Difficulté 1/5 Moins d'une heure Accessibilité débutants 68/100
-
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 25/100
dotnet/machinelearning-samples#1048 ·
-
Difficulté 4/5 3-5 jours Accessibilité débutants 20/100
dotnet/machinelearning-samples#1044 · 1 commentaire ·
-
Difficulté 5/5 Plus d'une semaine Accessibilité débutants 15/100
dotnet/machinelearning-samples#1043 · 1 commentaire ·
Toutes les issues de dotnet/machinelearning-samples
Issues similaires
-
IndexError: tuple index out of range in MiniMaxH3.extra_conds when an audio-only latent is passedOuverte
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 84/100
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
bug bughunt good first issue
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 82/100
rajveer43/VeloxQuant-MLX#657 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 90/100
Lightning-AI/torchmetrics#3534 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 78/100
microsoft/onnxruntime#32978 ·
Les mainteneurs répondent en général sous 2 jours
-
Difficulté 2/5 1-3 heures Accessibilité débutants 74/100