Failed to complete test myMLApp project
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 4/5
- Tempo stimato
- 3-5 giorni
- Idoneità per principianti
- 35/100
- Tipo di issue
- Bug
- Chiarezza
- Da chiarire
- Stato di attività
- Attiva
- Stack tecnologico
- cli
- Ambito
- machine-learning
Direzione di ricerca
Inizia aprendo il tutorial di training collegato e riproducendo il problema nella versione indicata di Model Builder o CLI, annotando l’errore esatto mostrato negli screenshot. Segui il passaggio di training dal tutorial attraverso il progetto e individua la causa; il lavoro è completato quando i dati di esempio vengono sottoposti a training correttamente come descritto.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
System Information (please complete the following information):
- Model Builder or CLI Version: 2022 v.17.18.0
- Visual Studio Version (if applicable): 2022/2026 Community
Describe the bug
- On which page of the tutorial did you run into an issue (URL): https://dotnet.microsoft.com/en-us/learn/ml-dotnet/get-started-tutorial/train
- Clear description of the problem: Not able to train the model on the data set for a prediction as described in the URL above.
To Reproduce
Steps to reproduce the behavior:
- Go to '...'
- Click on '....'
- Scroll down to '....'
- See error
Expected behavior
A clear and concise description of what you expected to happen. I expected the data to be used to train the model
Screenshots
If applicable, add screenshots to help explain your problem.
Additional context
Add any other context about the problem here.
- Lingua principale
- Dockerfile
- Stelle
- 285
- Fork
- 66
- Metriche di merge delle PR
- Nessuna PR unita negli ultimi 30g
Preparare l'ambiente
Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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