首页 > 编程语言 >用C#也能做机器学习?

用C#也能做机器学习?

时间:2023-12-23 09:55:06浏览次数:36  
标签:机器 模型 C# ML Builder 学习 IdentifyDogsAndCats NET Model

前言✨

说到机器学习,大家可能都不陌生,但是用C#来做机器学习,可能很多人还第一次听说。其实在C#中基于ML.NET也是可以做机器学习的,这种方式比较适合.NET程序员在项目中集成机器学习模型,不太适合专门学习机器学习,本文我将基于ML.NET Model Builder(低代码、入门简单)构建一个猫狗识别实例,并在.NET应用中集成它。

效果✨

效果如下所示:

猫狗识别效果

目录✨

  1. ML.NET简介

  2. ML.NET Model Builder简介

  3. 数据集准备

  4. 添加机器学习模型

  5. 选择方案

  6. 选择训练环境

  7. 添加数据

  8. 训练

  9. 评估模型

  10. 在.NET应用中使用模型

  11. 总结

ML.NET简介✨

ML.NET 是由 Microsoft 为 .NET 开发者平台创建的免费、开源、跨平台的机器学习框架。

ML.NET,无需离开 .NET 生态系统,便可以使用 C# 或 F# 创建自定义 ML 模型。

ML.NET 提供 Model Builder(简单的 UI 工具)和 ML.NET CLI,使生成自定义 ML 模型变得非常容易。

ML.NET 被设计为一个可扩展平台,因此可以使用其他流行的 ML 框架(TensorFlow、ONNX、Infer.NET 等)并访问更多机器学习场景,如图像分类、物体检测等。

image-20231220210642734

ML.NET Model Builder简介✨

Model Builder 提供易于理解的可视界面,用于在 Visual Studio 内生成、训练和部署自定义机器学习模型。无需先前的机器学习专业知识。

Model Builder 支持 AutoML,它会自动探索不同的机器学习算法和设置,以帮助找到最适合方案的算法和设置。

Model Builder 的当前预览版可用于 csv 文件、tsv 文件以及 SQL Server 数据库。

Model Builder 可生成经过训练的模型,以及加载模型和开始进行预测所需的代码。

Model Builder 为你提供计算机上所需的一切功能。不需要连接到云资源或其他服务即可生成和使用模型。

Model Builder 是一个 Visual Studio 扩展,便于你在已知的开发环境中继续工作。

Model Builder 可用于在 Visual Studio 中开发的任何 .NET 应用。

image-20231221103403282

数据集准备✨

本文使用的数据集,来源于kaggle,共包含25000张JPEG数据集照片,其中猫和狗的照片各占12500张。

下载地址:https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data

将压缩包解压,有test1.zip与train.zip,再分别解压得到test1与train文件夹:

image-20231220221657444

在train文件夹中各有12500张猫的图片和狗的图片,本示例不用那么多的图片,分别选取2500张的猫和狗的图片。

添加机器学习模型✨

右键解决方案,新建一个类库,命名为IdentifyDogsAndCats:

image-20231220222726459

右键该类库,添加机器学习模型:

image-20231220222911054

命名为IdentifyDogsAndCats.mbconfig,然后会跳出如下界面:

image-20231220223109571

选择方案✨

本文中的猫狗识别,属于计算机视觉中的图像分类,因此选择该方案:

image-20231220223329503

选择训练环境✨

本文只是示例,选择本地(CPU):

image-20231220223412642

添加数据✨

添加数据需要选择一个文件夹,文件夹的结构示例,如右侧所示:

image-20231220223727032

像右侧所示这样组织文件:

image-20231221090614621

先创建一个名为猫狗图片的文件夹然后在里面再分别添加一个命名为狗和猫的文件夹,在里面各添加2500张图片。

在狗文件夹中添加狗的图片:

image-20231221090811257

在猫文件夹中添加猫的图片:

image-20231221091034432

训练模型✨

开始训练:

image-20231220210411840

需要等待一定的时间。

训练完成:

image-20231220212720758

评估模型✨

image-20231220213352174

image-20231220213451843

image-20231220213534280

在.NET应用中使用模型✨

训练完成后,在解决方案的mbconfig下生成了三个文件:

image-20231221092356947

IdentifyDogsAndCats.consumption.cs: 此文件包含模型输入和输出类以及可用于模型消耗的 Predict 方法。

IdentifyDogsAndCats.mlnet: 该文件是经过训练的 ML.NET 模型,它是一个序列化的 zip 文件。

IdentifyDogsAndCats.training.cs: 此文件包含用于了解输入列对模型预测的重要性的代码。

在应用台程序中集成该模型✨

创建一个控制台应用:

image-20231221092839597

添加项目依赖:

右键TestModel,选择“添加项目引用”。

image-20231221092945301

选择包含模型的类库:

image-20231221093034754

将Program.cs中的代码替换为如下代码:

using Model = IdentifyDogsAndCats;
namespace TestModel
{
   internal class Program
  {
       static void Main(string[] args)
      {
           //Load sample data
           var imageBytes = File.ReadAllBytes(@"D:\学习路线\C#\ML.NET\IdentifyDogsAndCats\test1\21.jpg");
           Model.IdentifyDogsAndCats.ModelInput sampleData = new()
          {
               ImageSource = imageBytes,
          };

           //Load model and predict output
           var result = Model.IdentifyDogsAndCats.Predict(sampleData);

           //输出结果
           Console.WriteLine(result.PredictedLabel);
      }
  }

开始运行:

image-20231221102750438

image-20231221102810219

查看这张图片:

image-20231221102839318

在winform中集成该模型✨

添加一个winform项目,右键添加项目引用:

image-20231221103159329

为了便于演示,设计页面如下:

image-20231221104030480

Form1.cs中代码如下:

namespace WinFormsApp1
{
   public partial class Form1 : Form
  {
       string selectedImagePath;
       public Form1()
      {
           InitializeComponent();
      }

       private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
      {
           OpenFileDialog openFileDialog = new OpenFileDialog();

           // 设置对话框的标题
           openFileDialog.Title = "选择图片文件";

             // 设置对话框初始目录
 openFileDialog.InitialDirectory = @"D:\学习路线\C#\ML.NET\IdentifyDogsAndCats\test1";
           
           // 设置对话框允许选择的文件类型
           openFileDialog.Filter = "图片文件|*.jpg;*.jpeg;*.png;*.gif;*.bmp|所有文件|*.*";

           // 如果用户点击了“确定”按钮
           if (openFileDialog.ShowDialog() == DialogResult.OK)
          {
               // 获取选择的文件路径
               selectedImagePath = openFileDialog.FileName;

               // 在这里可以使用selectedImagePath进行后续操作,比如显示图片到窗体上
               pictureBox1.Image = new Bitmap(selectedImagePath);



          }
      }

       private void button2_Click(object sender, EventArgs e)
      {
           //Load sample data
           var imageBytes = File.ReadAllBytes(selectedImagePath);
           IdentifyDogsAndCats.IdentifyDogsAndCats.ModelInput sampleData = new()
          {
               ImageSource = imageBytes,
          };

           //Load model and predict output
           var result = IdentifyDogsAndCats.IdentifyDogsAndCats.Predict(sampleData);

           //提示识别是否完成
           MessageBox.Show($"识别已完成,识别结果为:{result.PredictedLabel}");
           //将结果显示在label1上
           label1.Text = result.PredictedLabel;
      }

       private void Form1_Load(object sender, EventArgs e)
      {

      }
  }
}

运行效果如下所示:

猫狗识别效果

可见第一次识别确实久一点,但是后面识别挺快的。

运行效果截图:

image-20231221111125031

image-20231221110957744

总结✨

本文先是简单介绍了ML.NETML.NET Model Builder,其次基于ML.NET Model Builder构建了一个猫狗识别的机器学习模型实例,最后在.NET项目中集成了它。

总体流程图如下所示:

image-20231221120437686

希望对你有所帮助。

标签:机器,模型,C#,ML,Builder,学习,IdentifyDogsAndCats,NET,Model
From: https://www.cnblogs.com/chinasoft/p/17922732.html

相关文章

  • centos7_mysql_删除
    CentOS7中的MySQL是使用以下命令进行安装的:sudoyuminstallmysql-server以下是如何完全卸载MySQL的步骤:步骤1:停止MySQL服务sudosystemctlstopmysqld.service步骤2:禁用MySQL服务,使它不会在系统重启时启动sudosystemctldisablemysqld.service步骤3:卸......
  • Grpc的内部原理、优缺点
    gRPC是一个高性能、开源和通用的RPC框架,面向移动和HTTP/2设计。gRPC默认使用protocolbuffers,这是Google开源的一套成熟的结构数据序列化机制(也可使用其他数据格式如JSON)基于go的一种远程过程调用,RPC框架的目标就是让远程服务调用更加简单、透明,RPC框架负责屏蔽底......
  • 扩展中国剩余定理(Excrt)笔记
    扩展中国剩余定理(excrt)本来应该先学中国剩余定理的。但是有了扩展中国剩余定理,朴素的CRT就没用了。扩展中国剩余定理用来求解如下形式的同余方程组:\[\begin{cases}x\equiva_1\({\rmmod}\b_1)\\x\equiva_2\({\rmmod}\b_2)\\...\\x\equiva_n\({\rmmod}\b_......
  • 「杂题乱刷」AT_abc280_d
    题目链接舒服题。考虑贪心,我们可以直接枚举到\(10^7\),然后将\(n\)一直除以\(n\)和\(i(1\lei\le10^7)\)的最大公因数,若到\(10^7\)时\(n\)还不为\(1\),这时直接输出\(n\)即可。参考代码:点击查看代码/*Tips:你数组开小了吗?你MLE了吗?你觉得是贪心,是不是该想......
  • kaggle Open Problems – Single-Cell Perturbations 1st & 2nd place solution summa
    Leaderboard:https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/leaderboard2ndSolution:https://www.kaggle.com/competitions/open-problems-single-cell-perturbations/discussion/458738Code:https://github.com/Eliorkalfon/single_ce......
  • Spring基于XML的事务管理器DataSourceTransactionManager
    Spring基于XML的事务管理器DataSourceTransactionManager源码代码测试pom.xml<?xmlversion="1.0"encoding="UTF-8"?><projectxmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instan......
  • Github Copilot生成代码和单元测试并执行
    ChatGPTPrompts整理总结 最近一直在学习ChatGPTPrompt的编写技巧,做了一些验证和整理,分享给大家ActasaLinuxTerminal英文PromptIwantyoutoactasalinuxterminal.Iwilltypecommandsandyouwillreplywithwhattheterminalshouldshow.Iwantyouto......
  • 淘宝镜像出现问题. docker.安装运行。
    由于centos8在2022年停止服务,后继版本为8-steam。在使用阿里云的centos8的yum时报错。解决方案1、进入配置文件内,删除所有的.repo文件(也可以备份)12345#进入配置文件夹cd/etc/yum.repos.d/#删除旧的配置文件rm*.repo#输入“y”回车确认ls确保......
  • MapStruct+Maven+Lombok问题NoSuchBeanDefinitionException、does not have an access
    概述先直接说我遇到的问题吧,SpringBoot应用启动失败:ERROR|org.springframework.boot.web.embedded.tomcat.TomcatStarter|onStartup|61|-ErrorstartingTomcatcontext.Exception:org.springframework.beans.factory.UnsatisfiedDependencyException.Message:Error......
  • LangChain学习三:链-实战
    文章目录上一节内容:LangChain学习二:提示-实战(下半部分)学习目标:明白链是什么?有哪些?怎么用?学习内容一:介绍学习内容二:有那些学习内容三:实战3.1LLMChain3.1.1声明:接入大模型、声明PromptTemplate、LLMChain3.1.2送入大模型3.1.3.多个参数3.2顺序链上一节内容:LangChain学习二:提示-......