如何处理infer.net和pythonnet？

我试图在Python3.6中使用infer.net（）。为此，我安装了pythonnet包，并下载了使用infer.net所需的dll文件。文件/包的导入、新类型的使用都在起作用，但是当我试图推断一个基本模型时，我得到了一个PlatformNotSupportedException，我不知道如何处理这种错误。有人能帮我吗？我用的是Jupyter笔记本这是我用的代码

import clr
import System
import numpy as np

from System import Console
from System import Array
from System import IO
from System import Array, Double, Type

clr.AddReference("Microsoft.ML.Probabilistic")
clr.AddReference("Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler")
clr.AddReference("Microsoft.ML.Probabilistic.Learners")
clr.AddReference("System.CodeDom")



#---------import all classes and methods from above namespaces-----------
from Microsoft.ML.Probabilistic.Distributions import *
from Microsoft.ML.Probabilistic.Models import *
from Microsoft.ML.Probabilistic.Collections import *
from Microsoft.ML.Probabilistic.Factors import *
from Microsoft.ML.Probabilistic.Math import *

from Microsoft.ML.Probabilistic.Models import Variable, VariableArray, Range, InferenceEngine
from Microsoft.ML.Probabilistic.Distributions import Gaussian, Gamma


len = Variable.New[int]()
dataRange = Range(len)
x = Variable.Array[float](dataRange)
mean = Variable.GaussianFromMeanAndVariance(0.0, 100.0).Named('mean')
precision = Variable.GammaFromShapeAndScale(1.0, 1.0).Named('precision')
x.set_Item(dataRange,
           Variable.GaussianFromMeanAndPrecision(mean,
                                                 precision).ForEach(dataRange))


data = []  # System.Array.CreateInstance(float, 100)
for i in range(0, 100):
    data.append(np.random.normal(42, 1))

ie = InferenceEngine()
len.ObservedValue = 100
x.ObservedValue = data

engine = InferenceEngine() 
engine.ModelName = 'Gaussian_priors'

engine.Infer(mean)

---------------------------------------------------------------------------
PlatformNotSupportedException             Traceback (most recent call last)
PlatformNotSupportedException: L'opération n'est pas prise en charge sur cette plateforme.
   à Microsoft.CSharp.CSharpCodeGenerator.FromFileBatch(CompilerParameters options, String[] fileNames)
   à Microsoft.CSharp.CSharpCodeGenerator.System.CodeDom.Compiler.ICodeCompiler.CompileAssemblyFromFileBatch(CompilerParameters options, String[] fileNames)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler.CodeCompiler.CompileWithCodeDom(List`1 filenames, List`1 sources, ICollection`1 referencedAssemblies)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler.CodeCompiler.Compile(List`1 filenames, List`1 sources, ICollection`1 referencedAssemblies)

The above exception was the direct cause of the following exception:

PlatformNotSupportedException             Traceback (most recent call last)
<ipython-input-1-c6ab7cf71833> in <module>()
     47 engine.ModelName = 'Gaussian_priors'
     48 
---> 49 engine.Infer(mean)

PlatformNotSupportedException: Current platform is not supported by the current compiler choice Auto. Try a different one.
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler.CodeCompiler.Compile(List`1 filenames, List`1 sources, ICollection`1 referencedAssemblies)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler.CodeCompiler.WriteAndCompile(List`1 typeDeclarations)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Compiler.ModelCompiler.CompileWithoutParams[T](List`1 itds)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Models.InferenceEngine.Compile()
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Models.InferenceEngine.GetCompiledInferenceAlgorithm(Boolean inferOnlySpecifiedVars, IVariable var)
   à Microsoft.ML.Probabilistic.Models.InferenceEngine.Infer(IVariable var)

导入clr
导入系统
将numpy作为np导入
从系统导入控制台
从系统导入数组
从系统导入IO
从系统导入数组，双精度，键入
clr.AddReference（“Microsoft.ML.xml”）
clr.AddReference（“Microsoft.ML.probability.Compiler”）
clr.AddReference（“Microsoft.ML.probability.Learners”）
clr.AddReference（“System.CodeDom”）
#---------从上述名称空间导入所有类和方法-----------
从Microsoft.ML.probability.import导入*
从Microsoft.ML.probability.Models导入*
从Microsoft.ML.probability.Collections导入*
从Microsoft.ML.probability.Factors导入*
从Microsoft.ML.probability.Math导入*
从Microsoft.ML.probability.Models导入变量、变量数组、范围、推断引擎
从Microsoft.ML.probability.Distributions导入高斯、伽马分布
len=变量。新[int]（）
数据范围=范围（len）
x=变量。数组[float]（数据范围）
均值=变量。高斯均值和方差（0.01100.0）。命名为（'mean'）
精度=变量。GammaFromShapeAndScale（1.0，1.0）。命名为（'precision'）
x、 设置_项（数据范围，
变量。高斯平均值和精度（平均值，
精度）。ForEach（数据范围））
data=[]#System.Array.CreateInstance（float，100）
对于范围（0，100）内的i：
数据。追加（np。随机。正常（42，1））
ie=推理引擎（）
len.ObservedValue=100
x、 观测值=数据
引擎=推断引擎（）
engine.ModelName='Gaussian_priors'
发动机。推断（平均值）
---------------------------------------------------------------------------
PlatformNotSupportedException回溯（最后一次最近调用）
平台不支持例外情况：平台上的所有费用均不包括在内。
§Microsoft.CSharp.CSharpCodeGenerator.FromFileBatch（编译器参数选项，字符串[]文件名）
§Microsoft.CSharp.CSharpCodeGenerator.System.CodeDom.Compiler.ICodeCompiler.CompileAsemblyFromFileBatch（CompilerParameters选项，字符串[]文件名）
§Microsoft.ML.probability.Compiler.CodeCompiler.CompileWithCodeDom（列出`1个文件名，列出`1个源，ICollection`1个引用程序集）
§Microsoft.ML.probability.Compiler.CodeCompiler.Compile（列出`1个文件名，列出`1个源，ICollection`1个引用程序集）
上述异常是以下异常的直接原因：
PlatformNotSupportedException回溯（最后一次最近调用）
在（）
47 engine.ModelName='Gaussian_priors'
48
--->49发动机。推断（平均值）
PlatformNotSupportedException：当前编译器选项Auto不支持当前平台。试试另一个。
§Microsoft.ML.probability.Compiler.CodeCompiler.Compile（列出`1个文件名，列出`1个源，ICollection`1个引用程序集）
§Microsoft.ML.probability.Compiler.CodeCompiler.WriteAndCompile（列表'1类型声明）
§Microsoft.ML.probability.Compiler.modelcomiler.CompileWithoutParams[T]（列表'1 ITD）
§Microsoft.ML.probability.Models.推理引擎.Compile（）
§Microsoft.ML.probability.Models.推理引擎.GetCompiledReferenceAlgorithm（布尔推理指定变量，IVVariable变量）
áMicrosoft.ML.probability.Models.推理引擎.inference（可变var）