ML.NET 示例项目结构规范指南

卢颜娜

于 2025-06-09 09:02:39 发布

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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/gitblog_00010/article/details/148523880

ML.NET 示例项目结构规范指南

machinelearning-samples Samples for ML.NET, an open source and cross-platform machine learning framework for .NET. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ma/machinelearning-samples

前言

在机器学习项目开发中，良好的项目结构对于代码的可维护性和可理解性至关重要。本文针对ML.NET示例项目，详细阐述了一套经过实践验证的项目结构规范，帮助开发者快速构建标准化的机器学习解决方案。

为什么需要规范化的项目结构

一致性：统一的结构让不同示例项目保持相似的代码风格和目录布局，降低学习成本
可维护性：清晰的目录结构使项目更易于维护和扩展
自描述性：合理的结构本身就能说明项目的组织方式，减少文档依赖

项目结构核心原则

1. 应用类型划分

ML.NET项目通常包含两种核心应用类型：

模型构建应用：负责数据准备、模型训练和评估的应用程序（通常为控制台应用）
终端用户应用：使用训练好的模型进行预测的生产环境应用（如Web应用、桌面应用等）

2. 自治性原则

每个应用项目应当是完全自包含的，这意味着：

终端用户应用必须包含其依赖的模型文件
模型构建应用必须包含训练数据集（或提供自动下载机制）
避免使用绝对路径或外部文件引用

标准目录结构详解

单应用项目结构（仅模型训练）

适用于简单的模型训练示例：

ML.NET示例
├── 解决方案.sln
├── README.md
├── 文档/                  # 项目文档
├── 图片/                  # 文档用图片
└── 模型构建应用/
     ├── 数据/
     │   ├── 原始数据/     # 原始不可变数据
     │   └── 处理数据/     # 处理后的规范数据集
     ├── 模型/            # 训练生成的ML.NET模型文件
     ├── 应用代码/         # 主程序代码
     │   ├── 数据结构/     # 观察和预测的数据类
     │   └── 其他代码文件
     └── 测试项目/         # 单元测试

多应用项目结构

包含模型训练和终端应用的完整解决方案：

ML.NET示例
├── 解决方案.sln
├── README.md
├── 文档/
├── 图片/
│
├── 模型构建应用/          # 模型训练应用
│    ├── 数据/            # 训练数据集
│    ├── 模型/            # 生成的模型
│    ├── 应用代码/        # 训练程序代码
│    └── 测试项目/        # 训练相关测试
│
├── 终端用户应用/         # 生产环境应用
│    ├── 应用代码/        # Web/桌面/移动应用
│    │   ├── 数据结构/    # 预测数据结构
│    │   ├── 模型/        # 部署的模型文件
│    │   └── 领域模型/    # 业务实体类
│    └── 测试项目/        # 应用测试
│
└── 共享库/              # 公共代码库
     ├── 库代码/         # 共享类
     └── 测试项目/       # 共享库测试