如何在ML.NET中加载保存的模型？

在ML.NET中加载保存的模型可以通过以下步骤完成：

首先，确保你已经使用ML.NET训练并保存了一个模型。ML.NET是一个开源的机器学习框架，它提供了许多用于训练和评估模型的API和工具。
加载模型需要使用MLContext类。MLContext是ML.NET的核心类，它提供了许多用于加载、训练和评估模型的方法。
使用MLContext的方法LoadFromDirectory或LoadFromZipFile加载保存的模型。如果你的模型是保存在一个目录中的，可以使用LoadFromDirectory方法，如果是保存在一个压缩文件中的，可以使用LoadFromZipFile方法。
加载模型后，你可以使用模型进行预测。MLContext的方法CreatePredictionEngine可以创建一个用于预测的PredictionEngine对象。你需要指定输入和输出类型，以及加载的模型。

下面是一个示例代码，展示了如何在ML.NET中加载保存的模型：

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;

// 定义输入数据的类
public class InputData
{
    [ColumnName("Features")]
    public float[] Features { get; set; }
}

// 定义输出数据的类
public class OutputData
{
    [ColumnName("Score")]
    public float[] Score { get; set; }
}

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        // 创建MLContext对象
        var context = new MLContext();

        // 加载保存的模型
        var model = context.Model.LoadFromDirectory("模型目录");

        // 创建用于预测的PredictionEngine对象
        var engine = context.Model.CreatePredictionEngine<InputData, OutputData>(model);

        // 创建输入数据
        var input = new InputData
        {
            Features = new float[] { 1.0f, 2.0f, 3.0f }
        };

        // 使用模型进行预测
        var output = engine.Predict(input);

        // 输出预测结果
        Console.WriteLine($"预测结果: {string.Join(", ", output.Score)}");
    }
}

在上面的示例代码中，你需要将"模型目录"替换为你保存模型的实际目录。然后，你可以创建一个输入数据对象，调用PredictionEngine的Predict方法进行预测，并输出预测结果。

对于ML.NET的更多详细信息和示例代码，你可以参考腾讯云的ML.NET产品介绍页面：ML.NET产品介绍