net = torch.load(pthfile,map_location=torch.device('cpu')) # 由于模型原本是用GPU保存的,但我这台电脑上没有GPU,需要转化到CPU上 print(type(net)) # 类型是 dict print(len(net)) # 长度为 4,即存在四个 key-value 键值对 for k in net.keys(): print(k) # 查看四个键,分别是 model,opti...
打开终端或命令提示符,并运行以下命令: pipinstallpypmml 1. 这条命令将安装pypmml库,它提供了读取PMML格式模型所需的功能。 步骤2: 加载PMML模型 接下来,你需要加载已经保存为PMML格式的模型。可以使用如下代码: frompypmmlimportModel# 加载PMML模型,这里假设模型文件名为'model.pmml'model=Model.load('model.pmm...
首先执行 model = Model.load("xgb-iris.pmml") 会报错,如果报的是FileNotFoundError: [WinError 2] 系统找不到指定的文件,你以为是路径错了,其实不是,解决方法是安装Java1.8版本,注意不要安装错了,Java官网可能有Java17版本,切记不要安装,只能安装Java1.8版本,在官网找不到,就百度找安装包。安装之后要注意设...
3.1.1 方式1:保存pmml文件 代码如下,可以看到模型在管道pipeline中进行了fit,然后保存为了pmml文件。 # 导入并处理鸢尾花数据集 import pandas as pd from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() # 导入鸢尾花数据集 df = pd.DataFrame(data=iris.data, columns=[i.replace(' ', '_')for...
y_pred = pipeline.predict(X_test) y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test) from nyoka import xgboost_to_pmml xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "xgb-iris.pmml") from pypmml import Model model = Model.load("xgb-iris.pmml") model.predict(X_test)...
3.1 方式1:在管道pipeline中进行fit后保存为pmml文件,加载,使用 3.1.1 方式1:保存pmml文件 代码如下,可以看到模型在管道pipeline中进行了fit,然后保存为了pmml文件。 # 导入并处理鸢尾花数据集importpandasaspdfrom sklearn.datasetsimportload_iris iris=load_iris()# 导入鸢尾花数据集df=pd.DataFrame(data=iris.da...
y_pred = pipeline.predict(X_test) y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test) from nyoka import xgboost_to_pmml xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "xgb-iris.pmml") from pypmml import Model model = Model.load("xgb-iris.pmml") model.predict(X_test)...
y_pred = pipeline.predict(X_test) y_pred_proba = pipeline.predict_proba(X_test) from nyoka import xgboost_to_pmml xgboost_to_pmml(pipeline, features, target, "xgb-iris.pmml") from pypmml import Model model = Model.load("xgb-iris.pmml") model.predict(X_test)©...
请参阅此处的“基本用法”部分：https://github.com/jpmml/jpmml-evaluator#basic-usage ...
model.fit(X_train, y_train) # 保存模型 joblib.dump(model, "pima.joblib.dat") # 加载模型 loaded_model = joblib.load("pima.joblib.dat") # 加载模型对测试数据进行预测 y_pred = loaded_model.predict(X_test) # X_test 特征集 predictions = [round(value) for value in y_pred] ...