久久精品国产亚洲高清|精品日韩中文乱码在线|亚洲va中文字幕无码久|伊人久久综合狼伊人久久|亚洲不卡av不卡一区二区|精品久久久久久久蜜臀AV|国产精品19久久久久久不卡|国产男女猛烈视频在线观看麻豆

    1. <style id="76ofp"></style>

      <style id="76ofp"></style>
      <rt id="76ofp"></rt>
      <form id="76ofp"><optgroup id="76ofp"></optgroup></form>
      1. 千鋒教育-做有情懷、有良心、有品質(zhì)的職業(yè)教育機構

        手機站
        千鋒教育

        千鋒學習站 | 隨時隨地免費學

        千鋒教育

        掃一掃進入千鋒手機站

        領取全套視頻
        千鋒教育

        關注千鋒學習站小程序
        隨時隨地免費學習課程

        當前位置:首頁  >  技術干貨  > Python中機器學習模型的幾種保存方式

        Python中機器學習模型的幾種保存方式

        來源:千鋒教育
        發(fā)布人:zyh
        時間: 2023-05-31 17:15:00 1685524500

          1. 保存為文件

          將模型保存為文件是一種常用的方法。在Python中,可以使用pickle或joblib庫將模型保存為二進制或壓縮文件。具體步驟如下: 

        import joblib

        # 訓練好的模型對象
        model = ...

        # 將模型保存為文件
        joblib.dump(model, 'model.pkl')

        # 從文件中加載模型
        model = joblib.load('model.pkl')

          pickle和joblib庫都具有很高的壓縮效率和加載速度,適合保存中小型的機器學習模型。但是,由于pickle和joblib是Python自帶的庫,跨語言使用比較困難。

          2. 保存為JSON格式

          將模型參數(shù)保存為JSON格式的字符串,并在需要使用的時候載入模型。這種方式適用于一些輕量級模型。將模型保存為JSON格式的步驟如下:

        import json

        # 訓練好的模型對象
        model = ...

        # 將模型參數(shù)轉(zhuǎn)換為JSON格式字符串
        model_json = model.to_json()

        # 將JSON字符串保存到文件
        with open('model.json', 'w') as file:
        json.dump(model_json, file)

        # 從文件中加載模型
        with open('model.json', 'r') as file:
        model_json = json.load(file)

        model = model_from_json(model_json)

          但是,由于JSON格式對于浮點數(shù)的表示精度有限,不適合保存精度要求較高的模型。

          3. 保存為HDF5格式

          對于一些比較大型和復雜的模型,可以使用h5py或Keras庫將模型保存為HDF5格式文件。這種方式不僅可以保存模型參數(shù),還可以保留模型的結構信息。將模型保存為HDF5格式的步驟如下:  

        import h5py

        # 訓練好的模型對象
        model = ...

        # 將模型保存為HDF5格式文件
        model.save_weights('model.h5')

        # 從文件中加載模型
        model = create_model()
        model.load_weights('model.h5')

          HDF5是一種跨平臺的二進制格式,可以很方便地在不同的機器上使用相同的模型。

          4. 保存為PMML格式

          如果需要在不同的機器學習平臺中使用同一個模型,可以將模型保存為Predictive Model Markup Language(PMML)格式文件。PMML可以描述和交換機器學習模型和數(shù)據(jù),是跨平臺和跨語言的。將模型保存為PMML格式的步驟如下:  

        from sklearn2pmml import sklearn2pmml

        # 訓練好的模型對象
        model = ...

        # 將模型保存為PMML格式文件
        sklearn2pmml(model, 'model.pmml')

        # 從文件中加載模型
        from sklearn_pmml import PMMLPipeline

        model = PMMLPipeline.from_pmml('model.pmml')

          在將模型保存為PMML格式時需要使用第三方庫,而且保存和加載的過程也比較復雜。因此,一般只在需要在不同的機器學習平臺上使用同一個模型時才會考慮使用此方法。

        tags:
        聲明:本站稿件版權均屬千鋒教育所有,未經(jīng)許可不得擅自轉(zhuǎn)載。
        10年以上業(yè)內(nèi)強師集結,手把手帶你蛻變精英
        請您保持通訊暢通,專屬學習老師24小時內(nèi)將與您1V1溝通
        免費領取
        今日已有369人領取成功
        劉同學 138****2860 剛剛成功領取
        王同學 131****2015 剛剛成功領取
        張同學 133****4652 剛剛成功領取
        李同學 135****8607 剛剛成功領取
        楊同學 132****5667 剛剛成功領取
        岳同學 134****6652 剛剛成功領取
        梁同學 157****2950 剛剛成功領取
        劉同學 189****1015 剛剛成功領取
        張同學 155****4678 剛剛成功領取
        鄒同學 139****2907 剛剛成功領取
        董同學 138****2867 剛剛成功領取
        周同學 136****3602 剛剛成功領取
        相關推薦HOT
        江永县| 滨州市| 喀什市| 普兰县| 渝中区| 嵊泗县| 云安县| 铜川市| 米易县| 庄浪县| 望都县| 唐海县| 财经| 九寨沟县| 舒城县| 海门市| 正安县| 交城县| 平阴县| 额敏县| 黄浦区| 邻水| 和田市| 西和县| 石家庄市| 万安县| 丹江口市| 镇雄县| 固始县| 抚松县| 庆城县| 富顺县| 饶平县| 朝阳县| 夹江县| 宁明县| 青铜峡市| 太湖县| 宜章县| 佛山市| 安庆市|