载入joblib很简单,一句话就行了. from sklearn.externals import joblib 1. 接下来就给出常用的joblib几个常用的函数的详细介绍.更多的细节可以参考:Joblib: running Python functions as pipeline jobs Ⅰ.存储模型(joblib.dump) joblib.dump(value, filename
Joblib 默认使用 loky 作为后端,但可以通过 Dask 后端实现分布式计算。步骤如下: 安装Dask:pip install dask distributed 创建Dask 集群:可以使用dask.distributed.Client创建集群,连接到多台机器或多进程。 设置Joblib 后端为 Dask:利用joblib.parallel_backend('dask')进行切换。 示例代码如下: from dask.distributed i...
joblib.dump()参数说明: 参数model:要保存的模型(fit训练后的)。 参数filename:要保存的模型路径和名称。 2.2.2 joblib加载pkl模型文件joblib.load() import joblib model = joblib.load(filename='./model_joblib.pkl') joblib.load()参数说明: 参数filename:要加载的模型路径和名称。
joblib.dump(python_obj, 'file.joblib.z') 默认情况下,joblib.dump()使用zlib 压缩方法,以在速度和磁盘空间之间进行最佳权衡。其他支持的压缩方法是“gzip”、“bz2”、“lzma”和“xz”: joblib.dump()函数的compress参数还接受与所使用的压缩器名称的字符串,压缩器使用默认压缩级别: joblib.dump(python_obj...
pickle.dump(knn, file) # 使用pickle加载模型 with open('model.pkl', 'rb') as file: loaded_model = pickle.load(file) # 使用加载的模型进行预测 predictions = loaded_model.predict(X_test) print(predictions) 2、joblib joblib是一个非常适合于大数据的序列化工具,特别是对于包含大量numpy数组的数据结...
跨python版本的 joblib.dump() 和 joblib.load() Compatibility across python versions Compatibility of joblib pickles across python versions is not fully supported. Note that, for a very restricted set of objects, this may appear to work when saving a pickle with python 2 and loading it with pyt...
joblib也用于高效序列化大型数据集,特别是NumPy数组。 import numpy as np from joblib import dump, load 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') ...
序列化与数据持久化序列化是将变量从内存转换为可存储或传输的过程，Python中的对应方法是pickling。joblib提供joblib.dump()和joblib.load()函数，它们提供了pickle的高效替代，特别适合处理大型numpy数组。从Python 3.8和numpy 1.16开始，pickle 5协议支持更有效的大型数据序列化。joblib.dump()可以接受...
pip install joblib 安装完成后,我们可以在代码中导入joblib库: python import joblib 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`...
在这个例子中,我们使用`pickle.dump()`将当前的全局变量字典`globals()`保存到文件`variables.pkl`中。随后可以通过`pickle.load()`将变量重新加载,并恢复它们的值。 2. 使用`joblib`模块 `joblib`是另一个用于保存变量的模块,尤其适合保存大型numpy数组或机器学习模型。与`pickle`相比,`joblib`在处理大型数据时...