Hacktoberfest 2026: những issue maintainer đã đánh dấu cho tháng Mười, đang mở và phù hợp người mới. Xem issue Hacktoberfest

Database Loader Error using ml.net

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#955 0 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
3/5
Thời gian dự kiến
1-2 ngày
Mức phù hợp với người mới
35/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
csharp, machine-learning, sql
Lĩnh vực
databases, machine-learning

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với TrainFromDatabase và so sánh mô hình OSEParams được DatabaseLoader sử dụng với các cột SELECT và schema của tệp văn bản. Tái hiện lỗi tại pipeline.Fit, sau đó xác minh rằng IDataView dựa trên cơ sở dữ liệu có các kiểu cột tương thích và Fit hoàn tất thành công.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

I have a working ml.net application pulling data from a text file. I would like to pull the same data from MSSQL. However, I am getting an Invalid cast exception when attempting to run Fit.

System.InvalidCastException: 'Unable to cast object of type 'System.Byte' to type 'System.Single'.'

WORKING CODE:

 ITransformer TrainFromTextFile(MLContext mlContext, string dataPath)
        {
            
            // Load the csv formatted data...
            IDataView dataView = mlContext.Data.LoadFromTextFile<OSEParams>(dataPath, hasHeader: true, separatorChar: ',');

            var pipeline = mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "OSE")
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ShiftEncoded", inputColumnName: "Shift"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ProductEncoded", inputColumnName: "Product"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "TemperatureEncoded", inputColumnName: "Temperature"))
                .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ShiftEncoded", "TemperatureEncoded", "ProductEncoded", "PPM"))
                .Append(mlContext.Regression.Trainers.FastTree());
               

            var model = pipeline.Fit(dataView);
            return model;
        }

Code producing error when running .Fit

        ITransformer TrainFromDatabase(MLContext mlContext) {


            string connectionString = "Data Source=LARRY-PC\\SQLEXPRESS;Initial Catalog=LUL_OEE_TestData;Integrated Security=True;Pooling=False";
            string sqlCommand = "SELECT Current_Shift, Product, JDE, Temperature, PPM, OSE FROM LUL_OSE_Train_Data";
            DatabaseLoader loader = mlContext.Data.CreateDatabaseLoader<OSEParams>();
            DatabaseSource dbSource = new DatabaseSource(SqlClientFactory.Instance, connectionString, sqlCommand);
            IDataView dataView = loader.Load(dbSource);

            var pipeline = mlContext.Transforms.CopyColumns(outputColumnName: "Label", inputColumnName: "OSE")
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ShiftEncoded", inputColumnName: "Shift"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "ProductEncoded", inputColumnName: "Product"))
                .Append(mlContext.Transforms.Categorical.OneHotEncoding(outputColumnName: "TemperatureEncoded", inputColumnName: "Temperature"))
                .Append(mlContext.Transforms.Concatenate("Features", "ShiftEncoded", "TemperatureEncoded", "ProductEncoded", "PPM"))
                .Append(mlContext.Regression.Trainers.FastTree());

            var model = pipeline.Fit(dataView);
            return model;

There is no issue pulling data from SQL. I'm using the same connection string and query to populate a DataGridView with no problems. The csv file is formatted just like the table.

Thanks for any help!

Ngôn ngữ chính
PowerShell
Star
4.7k
Fork
2.7k
Không có pull request nào được merge trong 30 ngày

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của dotnet/machinelearning-samples

Tất cả issue của dotnet/machinelearning-samples

Issue tương tự

Thêm issue về Databases

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.