importnumpyasnp fromjoblibimportdump,load #创建一个巨大的NumPy数组,就当是咱的"咸菜" big_array=np.random.rand(1000,1000) #把它"腌"起来,存到"big_array.joblib"文件里 dump(big_array,'big_array.joblib') #啥时候想吃了,再从文件里"取"出来 loaded_
joblib库有两个核心函数,分别是`dump`和`load`。`dump`函数用于将对象保存到磁盘,并使用joblib的压缩算法压缩对象以减少磁盘空间占用。`load`函数用于加载磁盘上的对象,并返回原始的Python对象。 下面我们来看一个例子,使用`dump`函数将一个函数的输出结果保存到磁盘: python from joblib import dump def expensive_...
joblib用法 `joblib`是一个用于在Python中进行高效的序列化和反序列化（即“pickle”）的库，特别适用于大型NumPy数组等数据结构。它还提供了一些并行执行任务的便利工具。以下是一些常见的`joblib`用法示例： 1.序列化和反序列化对象： ```python fromjoblibimportdump,load #序列化对象 dump(model,'model.joblib...
3.快速压缩的持久化(Fast compressed Persistence): 代替pickle在包含大数据的Python对象上高效工作(joblib.dump&joblib.load)。 parallel for loops 常见用法 Joblib提供了一个简单的助手类,用于使用多进程为循环实现并行。核心思想是将要执行的代码编写为生成器表达式,并将其转换为并行计算 >>> from math import sqrt...
importjoblib# 创建一个示例对象data={'name':'Alice','age':30,'scores':[85,92,78,90]}# 将对象保存到文件joblib.dump(data,'data.pkl')# 从文件加载对象loaded_data=joblib.load('data.pkl')print(loaded_data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. ...
joblib.dump(clf, 'model.pkl') # 加载模型 clf_loaded = joblib.load('model.pkl') # 使用加载的模型进行预测 y_pred = clf_loaded.predict(X_test) # 输出预测结果 print(y_pred) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12.
以下是`joblib`库的一些常见用法：1.保存和加载Python对象：```pythonfromjoblibimportdump,load #保存对象到磁盘dump(obj,'filename.joblib')#从磁盘加载对象loaded_obj=load('filename.joblib')在上述代码中，`obj`是要保存的Python对象，`filename.joblib`是保存的文件路径。通过`dump`函数将对象保存到磁盘，...
1. joblib.dump()和joblib.load() joblib中最常用的函数是dump()和load()。dump()函数用于将Python对象保存到磁盘上的文件,而load()函数则用于从文件中重新加载对象。由于joblib基于pickle库,因此它也可以方便地序列化和反序列化目标对象的特定部分。 2.示例代码 python from sklearn import datasets from sklearn...
模型持久化 可以通过使用Python的内置持久化模型(即pickle)将模型保存在scikit中: >>> from sklearn import svm >>> from sklearn import...0] 0 在scikit的具体情况下,使用joblib替换pickle(joblib.dump&joblib.load)可能会更有意思,这对大数据更有效,但只能腌制到磁盘而不是字符串: >>> from... sklearn...