# 如果在dump时使用了压缩参数,例如: joblib.dump(data, 'data_dump.pkl', compress=3) data = joblib.load('data_dump.pkl') print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 1. 如果joblib.dump()保存的文件非常大,如何高效地加载和查看部分数据? 对于非常大的文件,高效加载和查看部分数据的常用方法有: 内存映射(Mem...
我们可以使用joblib保存模型的权重与配置。保存的文件将以 “.pkl” 结尾: importjoblib# 训练模型(这里我们用随机数据作为示例)X_train=np.random.rand(1000,32)y_train=np.random.randint(0,10,size=(1000,))model.fit(X_train,y_train,epochs=5)# 保存模型joblib.dump(model.get_weights(),'model_weight...
clf= pipe_lr.named_steps['clf']print(f'前3个权重:{clf.coef_[:5]}')#模型保存(sklearn框架保存后缀建议采用pkl)joblib.dump(value=pipe_lr, filename='../data/pipe_lr.pkl')#模拟在其它页面加载模型pipe_lr_l=joblib.load(filename='../data/pipe_lr.pkl')#调用之前的训练参数clf_l = pipe_...
joblib.dump 是Python 中 joblib 库的一个函数,用于将 Python 对象序列化并保存到文件中。以下是关于 joblib.dump 保存路径的详细解释和示例代码: 1. joblib.dump 函数的作用joblib.dump 函数的主要作用是将一个 Python 对象(如模型、数组等)持久化到磁盘上,以便将来可以重新加载和使用。 2. 查找 joblib.dump ...
joblib.dump(model_lgb,r"E:\model.pkl")# 导出# model_lgb = joblib.load(r"E:\model.pkl") # 导入 最近升级sklearn 0.24包之后发现这种保存方式会报错。 scikit-learn0.24.2pypi_0 pypi Traceback (most recent call last): File"<ipython-input-21-02f086d2bd8e>", line1,in<module>fromsklear...
dump(trained_model, dirs+'/trained_model.pkl') 以后加载模型可以使用joblib.load # 读取模型 dirs = 'testModel' #之前用于保存模型的文件夹 model = joblib.load(dirs+'/trained_model.pkl')发布于 2020-08-17 19:09 内容所属专栏 编程中的小问题 coding makes me happy 订阅专栏...
f=open("model.pkl",'r') model=pickle.loads(f.read()) model.predict(X) 使用joblib:joblib更适合大数据量的模型,且只能往硬盘存储,不能往字符串存储 fromsklearn.externalsimportjoblibjoblib.dump(clf,'filename.pkl')clf=joblib.load('filename.pkl')...
pickle.dump(model, files) 1 2 3 登录后即可复制 完成上述步骤后,可以在目录中看到一个名为model_pkl的文件,打开它会是这样的: Google 协作中显示的目录 在model_pkl 文件中 可以使用相同的逻辑将该文件再次加载到模型中,这里我们使用lr变量来引用模型,然后使用它来预测5000 平方英尺的价格: ...
joblib.dump(clf, ‘save/clf.pkl’) 2.读取Model clf2 = joblib.load(‘save/clf.pkl’) 3.测试读取后的Model print(clf2.predict(X[0:1]))** 实例一,SVM分类模型 import pickle from sklearn.externals import joblib from sklearn.svm import SVC ...
...from sklearn.externals import joblib # Save to file in the current working directory joblib_file = "...joblib_model.pkl" joblib.dump(model, joblib_file) # Load from file joblib_model = joblib.load(joblib_file...]) bigarray = bigarray.flatten() ### Saving start = time.time() ...