model_dir = self.get_model_path().decode() self.model = load_model(model_dir) 通过get_model_path()方法获取bytes类型的模型存储目录,即上传的模型文件在服务实例中的实际存储目录。 通过自定义load_model()函数,来加载和使用模型文件以实现服务的部署。若您需要加载model.pt模型文件,则可以实现为torch.loa...
from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split data = load_iris() train_data, test_data, train_target, test_target = train_test_split(data['data'], data['target'], test_size=0.2) 1. 2. 3. 4. 从sklearn.datasets中导入鸢尾花数据,并赋值给...
import joblib: 导入joblib库。 joblib.dump: 将训练好的模型保存为指定的文件(这里是“linear_regression_model.pkl”)。 3. 加载模型 在未来的项目中,可通过以下代码加载之前保存的模型。 AI检测代码解析 # 加载模型loaded_model=joblib.load('linear_regression_model.pkl')# 输出加载成功的提示print('模型已加载!
predictions = loaded_model.predict(X_test) print(predictions) 3、特定库的保存和加载机制 TensorFlow / Keras 使用model.save(filepath)保存模型,使用keras.models.load_model(filepath)加载模型。PyTorch使用torch.save(model.state_dict(), filepath)保存模型的状态字典,使用model.load_state_dict(torch.load(fi...
my_object = pickle.load(file) print(my_object) 3)使用pickle保存和加载模型 import pickle from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.metrics import classification_report, confusion_matrix ...
model_dir = self.get_model_path().decode() self.model = load_model(model_dir) 通过get_model_path()方法获取bytes类型的模型存储目录,即上传的模型文件在服务实例中的实际存储目录。 通过自定义load_model()函数,来加载和使用模型文件以实现服务的部署。若您需要加载model.pt模型文件,则可以实现为torch.loa...
defrun(model_name,input):load_model=importlib.import_module('load_model',package='{}.model'.format(model_name))model=load_model()output=model(input)returnoutput 可以看到在这种场景下importlib确实能大大简化代码。 了解这些内容,日常使用这个库就没什么问题了(好像importlib针对普通用户场景的函数貌似就只有...
'DECLARE@lmodel2 varbinary(max) = (selectmodelfromnyc_taxi_modelswherename= @model); EXEC sp_execute_external_script @language = N'Python', @script = N' import pickle; import numpy; #Loadmodelandunserializemod= pickle.loads(model)
要加载模型,我们可以使用pickle模块的load()函数从磁盘上读取模型。 # 加载模型 with open('model.pkl', 'rb') as f: loaded_model = pickle.load(f) 现在,我们已经成功加载了之前保存的线性回归模型。我们可以使用loaded_model变量来访问模型对象,并使用其方法进行预测或其他操作。例如,我们可以使用predict()方...