New Text Classification Model on ARM Fails to Train
Les mainteneurs répondent en général sous 1 jour
Personne n'a encore pris cette issue.
Évaluation
- Difficulté
- 4/5
- Temps estimé
- 3-5 jours
- Accessibilité débutants
- 35/100
- Type d'issue
- Bug
- Clarté
- Plutôt claire
- Activité
- À l'abandon
- Stack technique
- csharp, machine-learning
- Domaine
- machine-learning
Piste de recherche
Reproduisez l’échec en suivant les étapes signalées pour Windows 11 for ARM, .NET 9 et ML.NET Model Builder 2022 v17.19.2.2511501, puis examinez le journal joint MLModel1-67B6PD.txt pour identifier l’erreur d’entraînement. Comparez le chemin d’entraînement de text-classification sur ARM avec le comportement attendu ; c’est terminé lorsqu’un nouveau modèle de text-classification s’entraîne correctement sur la configuration signalée.
Rédigé par le modèle d'indexation à partir du texte de l'issue.
Description
System Information (please complete the following information):
- OS & Version: Windows 11 for ARM on a Surface Laptop 7
- ML.NET Version: ML.NET Model Builder 2022 v17.19.2.2511501
- .NET Version: v9
Describe the bug
When creating a new ML.NET Text Classification Model in Visual Studio. The wizard errors when trying to train the model.
To Reproduce
Steps to reproduce the behavior:
- File -> New Model on a blank .NET 9 project.
- Select Text Classification
- Enter a CSV file.
- Click on train
Expected behavior
I should be able to train the model. ARM is supposed to work.
Screenshots, Code, Sample Projects
Additional context
Full logs below:
MLModel1-67B6PD.txt
- Langage dominant
- C#
- Étoiles
- 9.4k
- Forks
- 2k
- Merge moyen
- 2 j 18 h
- PR mergées (30 j)
- 64
Préparer son environnement
- Aucun Dockerfile ni fichier Docker Compose
- Propose un 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.
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