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  • Persisting models with joblib使用joblib保存模型

    Import joblib and save the model.导入joblib并保存模型How to do it...怎么做To persist models with joblib, the followingcode can be used:为了使用joblib来保存模型,将使用以下代码:from sklearn import datasets, treeX, y = datasets.make_classificationjoblib.dump(rf, rf.clf)再次调用该模型:rf = joblib.load(rf.clf) 终于结束了,希望明天后天顺利。过完这两天,可以好好准备换工作了。加油加油!
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  • 使用Joblib并行运行Python代码

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  • 机器学习实战 | 第五章:模型保存(持久化)

    Model persistence 其中一种是pickle的方式,还有一种就是joblib包的使用.这里仅仅介绍更加简单的方便的joblib方法.载入joblib很简单,一句话就行了.1.from sklearn.externalsimport joblib接下来就给出常用的joblib几个常用的函数的详细介绍.更多的细节可以参考:Joblib: running Python functions as pipeline jobs存储模型(joblib.dump)joblib.dump(value, filename, compress=0, protocol=None, cache_size=None)作用: 持久化任意的python读取模型(joblib.lord) joblib.load(filename, mmap_mode=None)作用: 重建通过joblib.dump方法持久化的对象.#save model to disk33.joblib.dump(value=ridge,filename=ridgeModel.gz,compress=True)34.print(model has
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  • sklearn 模型的保存与加载

    使用 Joblib 模块joblib 是 sklearn 中自带的一个工具。在多数场景下,joblib 的性能要优于 pickle,尤其是当数据量较大的情况更加明显。from sklearn.externals import joblib# Save to file in the current working directoryjoblib_file = joblib_model.pkljoblib.dump(model, joblib_file)# Load from filejoblib_model = joblib.load(joblib_file)# Calculate the accuracy andJoblib 还允许使用不同的压缩方法,例如 zlib,gzip,bz2 等。•模型兼容性 :在使用 Pickle 和 Joblib 保存和重新加载的过程中,模型的内部结构应保持不变。Pickle 和 Joblib 的最后一个问题与安全性有关。
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  • 如何保存机器学习模型

    这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式:pickle和joblib,以及如何DIY自己的模型存储模块。?Joblib Modulejoblib是sklearn中自带的一个工具,用于模型的持久化存储,做了很多的优化。在多数场景下,joblib的性能要优于pickle,尤其是当数据量较大的情况更加明显。from sklearn.externals import joblib # Save to file in the current working directoryjoblib_file = joblib_model.pkljoblib.dump(model, joblib_file) # Load from filejoblib_model = joblib.load(joblib_file) # Calculatethe accuracy and predictionsscore = joblib_model.score(Xtest, Ytest) print(Test score: {0:.2f} %.format
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  • 为什么在导入numpy之后,多处理只使用一个核心?

    我一直在尝试并行处理一个CPU很重的for循环使用joblib但我发现,与其将每个工作进程分配到不同的核心,不如将它们分配到相同的核心上,而没有提高性能。 这里有一个很小的例子。from joblib import Parallel,delayedimport numpy as np def testfunc(data): # some very boneheaded CPU显然joblib.Parallel是否为不同的工作人员生成单独的进程,但我是否可以让这些进程在不同的核心上执行?
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  • 害怕部署机器学习模型?这里有一篇手把手教程

    训练完成后,我将使用 joblib 库保存模型,并将精度分数报告给用户。 这里并不复杂,因为机器学习不是本文的重点,这里只是模型部署。你需要操作系统模块:Flask 和 Flask RESTful 中的一些东西,它们是 10 秒前创建的模型训练脚本,你还要将它们和 joblib 加载到训练模型中:import osfrom flaskflask_restful import Api, Resourcefrom model.Train import train_modelfrom sklearn.externals import joblib训练完成后,可以通过 joblib 加载:if not os.path.isfile(iris-model.model): train_model() model = joblib.load(iris-model.modelflask_restful import Api, Resourcefrom model.Train import train_modelfrom sklearn.externals import joblib
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  • (数据科学学习手札70)面向数据科学的Python多进程简介及应用

    三、利用joblib实现多进程  与multiprocessing需要将执行运算的语句放置于含有if name == main:的脚本文件中下不同,joblib将多进程的实现方式大大简化,使得我们可以在IPython交互式环境下中灵活地使用它,先看下面这个例子:from joblib import Parallel, delayedimport numpy as npimport timeimport图4 joblib并行示例  在上面的例子中,我们从joblib中导入Parallel和delayed,仅用Parallel(n_jobs=5, verbose=1)(delayed(job)(j) forverbose参数控制是否打印进程运算过程,如果你熟悉scikit-learn,相信这两个参数你一定不会陌生,因为scikit-learn中RandomForestClassifier等可以并行运算的算法都是通过joblib
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  • 记忆(缓存)函数返回值:Python

    pickle s = pickle.dumps(args) if not s in self.memo: self.memo = self.fn(*args) return self.memo使用第三方库 - joblib除了这种手工制作的方法,有一个第三方库 joblib 能实现同样的功能,而且性能更好,适用性更广。而 joblib.Memory 模块提供了一个存储在硬盘上的 Memory 类,其用法如下:首先定义缓存目录:>>> cachedir = your_cache_location_directory以此缓存目录创建一个memory 对象:>>> from joblib import Memory>>> memory = Memory(cachedir, verbose=0)使用它和使用装饰器一样:>>> @memory.cachecode.activestate.comrecipes522012 https:docs.python.org3tutorialdatastructures.html#dictionaries3 https:joblib.readthedocs.ioenlatestmemory.html
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  • 机器学习篇(六)

    需要用到的模块:sklearn.externals.joblib保存:joblib.dump()加载:joblib.load()以机器学习篇(五)中的线性回归为例,保存这个模型.保存和加载都有两个参数:比如保存:# 导入模型的加载和保存模块from sklearn.externals import joblib# 保存模型joblib.dump(lr,.test.pkl)# 使用(加载)lr_demo= joblib.load(.test.pkl)# 预测(注意:可能你预测的数据集需要标准化处理)y_predict = lr_demo.predict(预测的数据集)逻辑回归注意:逻辑回归其实是分类算法
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    = svm.SVC(probability=True)clf.fit(X,y)# 测试样本test = ,]result = clf.predict_proba(test)print(result) joblib.dump(clf,train_model.m)clf2 =joblib.load(train_model.m)test2 =,]result2 = clf2.predict_proba(test2)print(
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  • 为你的机器学习模型创建API服务

    模型采用的是逻辑回归,使用sklearn.externals.joblib将模型保存为序列化文件.pkl。= Survivedx = df_ohe)]y = df_ohelr = LogisticRegression()lr.fit(x, y) # 保存模型joblib.dump(lr, model.pkl# 把训练集中的列名保存为pklmodel_columns = list(x.columns)joblib.dump(model_columns, model_columns.pkl)print(Modelsfrom sklearn.externals import joblib if __name__ == __main__: try: port = int(sys.argv) except: port= 8000 lr = joblib.load(model.pkl) # Load model.pkl print(Model loaded) model_columns = joblib.load(model_columns.pkl
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  • 分类算法实例一:用Logistic算法进行乳腺癌数据分类

    模型相关信息保存# 引入包from sklearn.externals import joblib# 将标准化模型保存,要求文件夹必须存在joblib.dump(ss, dataslogisticss.model)# 将模型保存,要求文件夹必须存在joblib.dump(lr, datasmodelslogisticlr.model) # 6.模型加载# 引入包from sklearn.externals import jobliboss = joblib.load(modelslogisticss.model)olr = joblib.load
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  • python 序列化数据:pickle与json ,dumps与loads,解决cant pickle _thread.lock objects

    进程池内部处理使用了pickle模块(用于python特有的类型和python的数据类型间进行转换)中的dump(obj, file, protocol=None,)方法对参数进行了封装处理.于是最后使用使用joblib解决, joblib更适合大数据量的模型,且只能往硬盘存储,不能往字符串存储from sklearn.externals import joblibjoblib.dump(clf,filename.pkl)clf=joblib.load(filename.pkl)
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  • 使用React和Flask创建一个完整的机器学习Web应用程序

    在实际应用中,将使用相同的数据来使用存储在其中的分类器进行预测classifier.joblib并返回预测。在UI上显示预测 Reset Prediction 将从UI中删除预测。然后将模型保存为classifier.joblib使用joblib.dump()。现在可以使用分类器来预测新数据。更新服务接下来app.py在文本编辑器中打开文件(Sublime Text是一个)。取消注释该行,classifier = joblib.load(‘classifier.joblib’)以便变量classifier现在保持训练模型。
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  • cdqa使用方法

    pipeline from a pre-trained CPU readercdqa_pipeline = QAPipeline(reader=.modelsbert_qa_vCPU-sklearn.joblibdirectory_path=.datapdf)print(df.head()) cdqa_pipeline = QAPipeline(reader=.modelsbert_qa_vCPU-sklearn.joblibtorch.device(cpu)#Save CPU model locallyjoblib.dump(reader, os.path.join(reader.output_dir, bert_qa_vCPU.joblib
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  • 【Scikit-Learn 中文文档】使用 scikit-learn 介绍机器学习 | ApacheCN

    >> s = pickle.dumps(clf)>>> clf2 = pickle.loads(s)>>> clf2.predict(X)array()>>> y0 在scikit的具体情况下,使用 joblib替换 pickle( joblib.dump & joblib.load )可能会更有趣,这对大数据更有效,但只能序列化 (pickle) 到磁盘而不是字符串:>>> >>> from sklearn.externalsimport joblib>>> joblib.dump(clf, filename.pkl) 之后,您可以加载已保存的模型(可能在另一个 Python 进程中):>>> >>> clf = joblib.load(filename.pkl) Warning joblib.dump 以及 joblib.load 函数也接受 file-like(类文件) 对象而不是文件名。有关 Joblib 的数据持久化的更多信息,请 点击此处 。 请注意,pickle 有一些安全性和维护性问题。
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  • sklearn 快速入门 - 0.18 中文翻译

     = pickle.dumps(clf) >>> clf2 = pickle.loads(s) >>> clf2.predict(X) array() >>> y 0 在scikit的具体情况下,使用joblib替换pickle(joblib.dump&joblib.load)可能会更有意思,这对大数据更有效,但只能腌制到磁盘而不是字符串: >>> from sklearn.externals import joblib>>> joblib.dump(clf, filename.pkl)   之后,您可以加载腌制模型(可能在另一个Python进程中): >>> clf = joblib.load(filename.pkl)   注意:joblib.dump并且joblib.load函数也接受类似文件的对象而不是文件名。有关Joblib的数据持久性的更多信息,请点击此处。 请注意,泡菜有一些安全性和可维护性问题。有关使用scikit-learn的模型持久性的更多详细信息,请参阅模型持久性部分。
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  • 【Python环境】使用 scikit-learn 进行机器学习的简介

    import pickle>>>s = pickle.dumps(clf)>>>clf2 = pickle.loads(s)>>>clf2.predict(X)array()>>>y0对于scikit,也许使用joblib的pickle替代——(joblib.dump&joblib.load)更有趣。但是遗憾的是它只能把数据持久化到硬盘而不是一个字符串(译注:搬到string字符串意味着数据在内存中): >>>from sklearn.externals import joblib>>>joblib.dump(clf, filename.pkl)往后你就可以加载这个转储的模型(也能在另一个Python进程中使用),如下: >>>clf = joblib.load(filename.pkl)注意:joblib.dump返回一个文件名的列表,每一个numpy数组元素包含一个clf在文件系统上的名字,在用joblib.load加载的时候所有的文件需要在相同的文件夹下注意pickle有一些安全和可维护方面的问题。
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  • Python opencv:如何使用Kalman 滤波器?

    我有以下代码: from sklearn.externals import joblibclf = joblib.load(modelsvm.pkl)pca = joblib.load(modelpca.pkl
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