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数组的数据结构。由于机器学习模型往往包含大量的numpy数组,因此joblib在保存和加载机器学习模型方面比pickle更加高效。如未安装,则可以使用pip install joblib进行安装。 1)保存模型 使用joblib.dump方法可以将训练好的模型保存
from pydataset import data iris = data('iris') iris tg = data('ToothGrowth') #存为字典 b={'iris.data':iris,'ToothGrowth':tg} #保存 from joblib import dump dump(b,'dump.dpl') #加载 from joblib import load a = load('dump.dpl') #使用key得到字典内容: a.keys() #dict_keys(['iri...
load(f) 这段代码将从’model.pkl’文件中加载模型。2. 使用joblib库保存和加载模型Joblib是一个纯Python库,可以用于存储NumPy数组和其他Python对象结构。与pickle相比,joblib更加高效,尤其是对于大型数组和模型。保存模型:首先,你需要导入joblib库,然后使用dump函数将模型保存到文件中。以下是一个示例代码: from joblib...
Ⅱ.读取模型(joblib.load) joblib.load(filename, mmap_mode=None) 作用: 重建通过joblib.dump方法持久化的对象.(可以理解为把硬盘上的对象,还原到内存里面来了.) 并且放回这个对象. 参数: filename:str or pathlib.表示存放对象文件的完整路径. mmap_mode:{None, ‘r+’, ‘r’, ‘w+’, ‘c’}, 可...
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...
模型保存可以将训练好的模型保存到文件,以便以后使用。模型加载可以将保存的文件加载到内存,以便进行预测或评估。最常用保存和加模型的库包括pickle和joblib,另外在使用特定的机器学习库,如scikit-learn、TensorFlow或PyTorch时,它们也提供了自己的保存和加载机制。
使用Joblib的其他功能 除了并行计算外,joblib还支持数据持久化,方便我们将大型的numpy数组或Python对象保存到磁盘。以下是一个简单的示例,演示如何使用joblib来序列化和反序列化一个数据对象。 示例代码:数据持久化 fromjoblibimportdump,load# 创建一个数据对象data={'array':np.arange(10),'description':'这是一个...
保存单个对象:使用joblib.dump方法。 加载单个对象:使用joblib.load方法。 保存多个对象:可以将多个对象保存到一个字典中,然后保存整个字典。 应用场景 模型持久化:在训练完机器学习模型后,将其保存到磁盘,以便后续使用。 分布式计算:在不同的计算节点之间共享模型。
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') ...
通常,我们会使用joblib.dump函数来保存机器学习模型,并将序列化的二进制保存到文件中,得到最终的模型文件。 当需要重新使用这个模型时,就可以使用joblib.load函数加载此文件,反序列化模型,并使用它来进行模型预测。 下面的示例演示了如何在糖尿病数据集训练LR模型,并使用joblib保存模型文件,同时加载它来进行数据预测。该...