我使用here描述的方法创建了一个时间序列模型，得到了以下代码：

var data = items.ToArray();
var trainData = mlContext.Data.LoadFromEnumerable(data);

var estimator = mlContext.Forecasting.ForecastBySsa(
    nameof(FooPrediction.BarPrediction),nameof(FooInput.Bar),12,data.Length,2,confidenceLowerBoundColumn: nameof(FooPrediction.ConfidenceLowerBound),confidenceUpperBoundColumn: nameof(FooPrediction.ConfidenceUpperBound));

var transformer = estimator.Fit(trainData);
using var engine = transformer.CreateTimeSeriesEngine<FooInput,FooPrediction>(mlContext);
engine.CheckPoint(mlContext,"model.zip");

其中items是IEnumerable<FooInput>。这些是我的模型类：

public class FooPrediction
{
    public float[] BarPrediction { get; set; }

    public float[] ConfidenceLowerBound { get; set; }

    public float[] ConfidenceUpperBound { get; set; }
}

public class FooInput
{
    public float Bar { get; set; }

    public float Baz { get; set; }
}

在我的Startup中，我添加了PredictionEnginePool：

services.AddPredictionEnginePool<FooInput,FooPrediction>().FromFile(String.Empty,"model.zip",true);

在中间件服务中，我注入了PredictionEnginePool，然后调用：

var prediction = items.Select(i => predictionEnginePool.Predict(i));

其中items是IEnumerable<FooInput>。

这将导致ArgumentOutOfRangeException被抛出到PredictionEngineBase.TransformerChecker中：

  

必须是行到行映射器（参数'transformer'）

调试代码，我可以看到IsRowToRowMapper对象上的ITransformer是否为真。但是，在创建模型时，会创建一个SsaForecastingTransformer并将此属性设置为false。

我做错什么了吗？还是PredictionEnginePool不支持时间序列模型？

我也尝试过使用AddPredictionEnginePool<IEnumerable<FooInput>,FooPrediction>，然后调用predictionEnginePool.Predict(items)，但这也会导致相同的异常。