我希望有一个通用的学习流程（例如，从N个特征预测一个标签），因为我的一个输入CSV文件可能有5个特征，而另一个可能有10个特征（这两个CSV文件显然会产生不同的模型，我不想以任何方式将它们合并，我只是想对这两个CSV文件运行同一个程序）。

然而，要加载这些特征，我需要使用

TextLoader(...).CreateFrom<ClassA>()

其中ClassA定义了我的架构。它的属性需要反映CSV的格式，因此CSV必须始终具有相同数量的列。

我注意到了CustomTextLoader，但它已经过时了。有什么想法吗？谢谢。

回答：

查看源代码：(https://github.com/dotnet/machinelearning/blob/master/src/Microsoft.ML/Data/TextLoader.cs)

CreateFrom看起来只是一个辅助方法，用于填充Arguments.Columns和Arguments，这两者都是公开可访问的。这意味着你可以编写自己的实现。

TextLoader tl = new TextLoader(inputFileName);
tl.Arguments.HasHeader = useHeader;
tl.Arguments.Separator = new[] { separator };
tl.Arguments.AllowQuoting = allowQuotedStrings;
tl.Arguments.AllowSparse = supportSparse;
tl.Arguments.TrimWhitespace = trimWhitespace;

现在是重要的部分，你需要为数据集中的每一列填充一个TextLoader.Arguments.Columns。如果你事先知道你会有5个或10个列，那是最简单的，否则，我会查看CSV文件来确定。

tl.Arguments.Column = new TextLoaderColumns[numColumns];
tl.Arguments.Column[0].Name = ...;
tl.Arguments.Column[0].Source = ... // 查看文档
tl.Arguments.Column[0].Type = ...;
// 依此类推。