我在用微软的 ML.net 库。 https://learn.microsoft.com/en-us/dotnet/machine-learning/
我想根据在运行时生成合同的模型来训练数据（这意味着这些字段在编译时未知）。使用当前 ML.net 的 Train() 方法签名可以实现这一点吗？
到目前为止，我尝试通过传入 TInput 和 TOutput 对象（而不是 T 类）的实例来调用此 Train 方法。
根据文档，LearningPipeline只有一种方法，Train<TIn, TOut>用于训练，这意味着TIn and TOut是实际的类：TIn预测的输入，以及TOut一个输出。
底层 ML.NET 代码实际上并不依赖于提前了解架构：Train<TIn, TOut>方法是我们决定向用户公开的一种便捷方法。该决定的副作用是我们基本上禁止像您这样的用例。
当然，当您知道数据的模式时，您仍然可以使用反射在运行时生成类签名，但这是一个尴尬的解决方法。
我们正在开发的新 ML.NET API（请参阅这个项目 https://github.com/dotnet/machinelearning/projects/4）将解除这一要求：您将能够训练编译时模式未知的数据。
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