2. 定义model_dump函数 定义一个函数,接受模型和文件名作为参数。 defmodel_dump(model,filename): 1. 3. 使用pickle序列化模型 在函数内部,使用pickle.dump方法将模型序列化并写入到指定的文件中。 withopen(filename,'wb')asfile:pickle.dump(model,file) 1. 2. 4. 处理可能的异常 在实际应用中,文件操作...
例如, fmod(-1e-100, 1e100) 是 -1e-100 ,但Python的 -1e-100 % 1e100 的结果是 1e100-1e-100 ,它不能完全表示为浮点数,并且取整为令人惊讶的 1e100 。 出于这个原因,函数 fmod() 在使用浮点数时通常是首选,而Python的 x % y 在使用整数时是首选。 7. math.frexp(x):返回 x 的尾数和...
data = User.model_dump(user) print(data) print(type(data)) 模型类转换为JSON 使用模型类.model_dump_json()方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field class User(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=1, max_length=10) age:...
使用模型类.model_dump()方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 frompydanticimportBaseModel,EmailStr,FieldclassUser(BaseModel):name:str=Field(...,min_length=1,max_length=10)age:int=Field(...,ge=0,le=200)email:EmailStr phone:str=Field(default="13800138000",min_length=11,max_length...
data = User.model_dump(user) print(data) print(type(data)) 模型类转换为JSON 使用 模型类.model_dump_json() 方法可以将一个模型类实例对象转换为 JSON 字符串。 from pydantic import BaseModel, EmailStr, Field class User(BaseModel): name: str = Field(..., min_length=1, max_length=10) ...
使用模型类.model_dump()方法可以将一个模型类实例对象转换为字典类型数据。 frompydanticimportBaseModel,EmailStr,FieldclassUser(BaseModel):name:str=Field(...,min_length=1,max_length=10)age:int=Field(...,ge=0,le=200)email:EmailStr phone:str=Field(default="13800138000",min_length=11,max_length...
使用joblib保存模型：from joblib import dump, load # 假设你的模型对象为model model = ... # ...
2'create_path_if_not_exists(model_path)# Save file joblib.dump(model, model_path)Bash for循环：用不同参数运行一个文件 如果要运行一个具有不同参数的文件怎么办呢？比如，可能要用同一个脚本去预测使用不同模型的数据。importjoblib # df = ...model_path ='model/model1/XGBoost/version_1'...
) model.fit(x_train, y_train) # 使用joblib保存模型为pkl文件 import joblib joblib.dump(model...
后端的数据external_data = {'id': '123','signup_ts': '2019-06-01 12:22','tastes': {'wine': 9,b'cheese': 7,'cabbage': '1',},}#BaseModel类的强大之处在于,可以将数据进行转换,转换成类里面声明的相关数据类型user = User(**external_data)print(user.id)#> 123print(user.model_dump...