Github地址:https://github.com/joblib/joblib 在数据科学和机器学习的实践中,效率和性能至关重要。Python的joblib库提供了一个简单的解决方案,用于对重复计算进行缓存,以及高效地保存和加载大型数据,特别适用于有大量重复计算且计算成本高昂的任务。这篇文章将详细介绍joblib库的安装、特性、基础及高级功能,并通过实际应...
Ⅰ.存储模型(joblib.dump) joblib.dump(value, filename, compress=0, protocol=None, cache_size=None) 作用: 持久化任意的python对象为一个文件.并且返回一个字符串列表,表示这些数据分别存放的位置. 参数: value:待存储的Python对象 filename:字符串或者pathlib,表示待存储的完整路径(当然包括文件名),要是使用...
from sklearn.externals import joblib # joblib 中的 dump 函数用于下载模型 joblib.dump(value=best_est, filename='mybest_dt_model.m') 仅仅两行就搞定,接着我们便能看到当前目录出现后缀为 .m 的文件~ 加载模型并用于预测 现在楼上的运营部那个懂一点点 Python 的同事已经收到了我发给TA的 m 文件,现...
一、引言 joblib包是由scikit-learn外带的,是一个用于将Python对象序列化为磁盘文件的库,专门用于大型数组,常用于保存机器学习模型。它可以高效地处理大型数据集和模型。对于大数据和大型机器学习模型,使用joblib可能比pickle更快更加高效。 二、实现过程 2.1 数据准备与划分 将数据划分为训练集和测试集: # 准备数据 ...
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 ...
array = np.random.randn(1000,1000)# 保存数组dump(array,'large_array.joblib')# 加载数组loaded_array = load('large_array.joblib') 高级功能 多核并行处理 joblib的Parallel和delayed工具使得在多核处理器上执行并行计算变得简单。这对于需要执行大量独立且重复的数据处理任务,如参数搜索和交叉验证在机器学习中...
Joblib使用dump()函数将Python对象序列化保存到文件中,保存的文件是二进制格式,通常是基于pickle的格式,因此直接打开查看文件内容往往是不可读的。如果你想查看文件中保存的数据,推荐的做法是使用joblib.load()来反序列化数据,然后对数据进行检查和分析。下面是一个示例代码: ...
使用joblib 替换 pickle (joblib.dump & joblib.load) 可能更有趣,它在大数据上效率更高,但只能 pickle 到磁盘而不能 pickle 到字符串 我阅读了关于 Pickle 的问答 ,Python 中 pickle 的常见用例, 想知道这里的社区是否可以分享 joblib 和 pickle 之间的区别?什么时候应该使用一个而不是另一个? 原文由 msunbo...
dump(big_array,'big_array.joblib.gz',compress=('gzip',3)) loaded_array=load('big_array.joblib.gz') 温馨提示:压缩级别别太高,小心压缩时间比加载时间还长,那就搞笑了。 ##处理多个对象 Joblib不光能存NumPy数组,还能一次存多个对象,就像一个大坛子,啥都能往里装。
[python] Python并行计算库Joblib使用指北 Joblib是用于高效并行计算的Python开源库,其提供了简单易用的内存映射和并行计算的工具,以将任务分发到多个工作进程中。Joblib库特别适合用于需要进行重复计算或大规模数据处理的任务。Joblib库的官方仓库见:joblib,官方文档见:joblib-doc。