sci-kit optimize中模型的保存和加载
在sci-kit optimize中，模型的保存和加载是指将训练好的模型保存到磁盘上，以便后续使用或分享给他人。模型的保存和加载可以通过以下步骤完成：
- 模型的保存：
- 首先，将训练好的模型对象保存为二进制文件，可以使用Python的pickle模块或joblib模块来实现。这些模块提供了方便的函数，如pickle.dump()或joblib.dump()，可以将模型对象保存到指定的文件中。
- 其次，选择一个合适的文件名和路径来保存模型文件。通常，建议使用扩展名为.pkl或.joblib的文件名，并将其保存在合适的目录中。
- 模型的加载：
- 首先，使用pickle模块或joblib模块的相应函数，如pickle.load()或joblib.load()，从保存的文件中加载模型对象。
- 其次，将加载的模型对象分配给一个变量，以便后续使用。
模型的保存和加载在机器学习和数据科学中非常重要，它们可以帮助我们避免重复训练模型，节省时间和计算资源。此外，保存和加载模型还可以方便地在不同的环境中共享和部署模型。
在腾讯云的产品中，推荐使用腾讯云的对象存储服务 COS（Cloud Object Storage）来保存和加载模型文件。COS是一种高可用、高可靠、低成本的云存储服务，适用于各种场景，包括数据备份、静态网站托管、大规模数据分析等。您可以使用腾讯云的COS SDK来实现模型的保存和加载操作。
腾讯云COS产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cos
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当我训练机器学习模型时，我喜欢知道完成运行需要多长时间的估计。如果我使用的是sci-kit学习库，并且假设我没有可以使用tqdm之类的东西的循环，那么有没有办法来衡量我的模型的进度呢？ 我知道一些sci-kit学习模型有一个“冗长”的参数，但也有很多没有，比如AdaBoostClassifier，LinearRegression和OneVsRestClassifier。 在这些情况下，您建议使用什么？
浏览 64提问于2021-01-28得票数 2
1回答
目前，在培训我们的ML模型(通过sci-kit)在运行时使用它们之后，我将它们保存为'.pkl‘文件，并在服务器启动时将其加载到内存中。我的问题是两次：
有更好的方法来做同样的事情吗？使用最高压缩后，一个.pkl文件的大小达到500 the。我能用其他更好的格式保存我的模型吗？
我该怎么做呢？我有很多这样的.pkl文件(例如，一个任务有20个不同语言的模型，类似地，我有5个这样的任务，即~5*20个模型)。如果我同时加载所有这样的.pkl文件，服务将进入OOM。如果我根据请求加载/卸载每个.pkl文件，API会变得缓慢，这是不可接受的。我如何扩大这个范围，还是选择性加载是唯一可
浏览 5提问于2017-01-23得票数 1
我在Google Cloud平台上训练和部署我的sci-kit学习模型时遇到了困难。有人能建议我使用哪些Google Cloud产品以及如何使用吗？
浏览 4提问于2018-07-17得票数 0
当使用sklearn训练ML模型时，我通常使用内置在sklearn中的StandardScaler .首先将定标器拟合到训练数据，然后转换训练数据.最后，使用相同的StandardScaler对象，通过训练数据集中的以前的fit参数来转换测试数据。
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
然而，我最近意识到，我认为在不同的环境中对ML模型进行筛选和重新部署的任何尝试都需要对StandardScaler进行腌制.否则，在输入模型之前，将无法转换新的条目数据。这是
浏览 5提问于2019-11-14得票数 3
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3回答
我是机器学习的新手。我已经完成了k-means聚类，训练好了ml模型。我的问题是如何传递我训练过的模型的输入？ 示例:考虑google图像处理ML模型。为此，我们传递一个图像，该图像从该图片中提供适当的输出，如情感。 现在我的疑问是如何做到这一点，我已经完成了k-means预测mall_customer谁花了更多的钱来购买产品，我想调用或将输入传递给我训练的模型。 我正在使用python和sci-kit learn。
浏览 26提问于2019-02-26得票数 2
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2回答
我尝试在sci-kit学习模型中使用高基数特性(siteid)，并使用get_dummies对此特性进行一次性编码。我得到了大约800个新的二进制列，它们使用逻辑回归返回了相当不错的准确性。我的问题是，当我通过我的模型传递一个新的数据集时，我在这个特征上有一个不同的基数，比如说300个唯一的值，并且模型正确地问，你训练我的其他500列在哪里？我该如何解决这个问题？
我不想每次基数发生变化时都训练模型，也不想在SQL数据加载中硬编码这些列。
cat_columns = ["siteid"]
df = pd.get_dummies(df, prefix_sep="__&#
浏览 10提问于2019-08-28得票数 2
1回答
因此，Sci-kit学习中的一些模型，如Logistic回归，支持我大量使用的predict_proba方法。像Lasso这样的模型是否有其他方法输出类似的概率数组，因为它们不支持predict_proba？
另外:我正在使用一个三种结果数据集，其中结果之间的概率可能相对相等--任何关于模型/调优以提高概率精度的一般性建议，都可以处理50+特性列？=)
谢谢!
浏览 9提问于2017-12-27得票数 0
我用Python (Anaconda install v3.6)编写了很多代码。我不编译任何东西，我只是运行机器学习模型(主要是sci-kit和tensor flow)，在使用AMD芯片组的工作站上运行这些模型有什么问题吗？我以前只使用过Intel，并希望确保不会买错。
如果重要的话，那就是AMD Ryzen 7-1700处理器。
浏览 11提问于2018-03-10得票数 4
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我正在sci-kit学习中构建一个线性回归模型，并在sci-kit学习管道中缩放输入作为预处理步骤。有什么方法可以避免缩放二进制列吗？发生的情况是，这些列每隔一列进行缩放，导致值以0为中心，而不是0或1，因此我得到了类似-0.6，0.3的值，这会导致输入值0影响我的线性模型中的预测。
用于说明的基本代码：
>>> import numpy as np
>>> from sklearn.pipeline import Pipeline
>>> from sklearn.preprocessing import StandardScaler
&
浏览 7提问于2016-06-08得票数 6
1回答
我目前正在使用Z3的最大化API (opt分支)，我偶然发现了以下一个bug：
每当我给它任何无界问题时，它只会返回OPT，并在结果模型中给出零(例如，最大化Real('x')，而模型上没有约束)。
Python示例：
from z3 import *
context = main_ctx()
x = Real('x')
optimize_context = Z3_mk_optimize(context.ctx)
Z3_optimize_assert(context.ctx, optimize_context, (x >= 0).ast)
Z3_opt
浏览 5提问于2014-09-26得票数 1
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我使用sci-kit/python将我的数据与PLS模型进行拟合。我注意到我使用Python3.7/Sci-kit 0.20.1的结果大约是使用Python2.7/Sci-kit 0.17的一半。与其他代码相比，Python2.7/Sci-kit 0.17的结果似乎是可以预期的。有没有人能帮我弄清楚我做错了什么？
我使用的代码是完全相同的，如下所示：
import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.cross_decomposition import PLSRegression
df = pd.read_cs
浏览 6提问于2018-12-03得票数 1
2回答
我用Sci-Kit学习建立了一个k均值聚类模型.我需要每天重新训练现有的模型，使用新的数据。
我寻找任何技术，可以用来重新训练现有的模型，但我找不到任何直接的方法。
因为我每天都会得到大量的数据集，所以从一开始我就不能重新训练这个模型，因为从长远来看，它是不实际的。因此，我需要一个方法，可以用来重新训练现有的模型使用新的数据。
浏览 0提问于2019-09-06得票数 2
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我现在有一个巨大的时间序列数组，包含多个证券和经济统计的时间序列数据。
我已经编写了一个函数来对数据进行分类，使用sci学习，但是这个函数只使用非滞后的时间序列数据。
是否有一种方法，在Python中，使用sci-kit，自动滞后所有这些时间序列以查找-时间序列(如果有的话)倾向于滞后其他数据？
我正在创建一个使用历史数据来预测未来性能的模型。
浏览 5提问于2016-05-11得票数 0
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我使用pyfmi在Python中加载Modelica生成的模型。一旦加载了模型，我想要执行一个优化和参数估计。问题是，对于每一个参数估计(优化迭代)，FMU通常需要加载，它需要大约300-400个项，但是由于二进制加载，error.Where不收敛，我应该寻找解决方案吗？任何提示都欢迎。
def fun2optim(theta):## Funtion to optimize with the initial guess of paramameter values theta
model = load_fmu("MOdel_0IV_0curves.fmu")## LOA
浏览 0提问于2018-08-09得票数 2
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我是机器学习的新手。经过大量的研究，我决定在我的努力中尽可能多地使用Sci-Kit学习。但我还在原点。
我想要做的是对我的文档执行欧几里得距离测量。我正在使用NLTK准备文本和科学工具包到。我现在想做的是测量文档的欧几里德距离。
这是。我( newb)不清楚我应该传递函数的哪些特性(即euclidean_distances())。谁能告诉我我需要什么才能通过Sci-Kit的欧几里德距离函数？
谢谢你的帮助。
浏览 2提问于2013-05-23得票数 2
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1回答
我已经使用sci-kit learn构建了一个随机森林模型来预测保险续期。这很棘手，因为在我的数据集中，96.24%的人续费，而只有3.76%的人没有续费。在运行模型之后，我使用混淆矩阵、分类报告和ROC曲线评估了模型的性能。
[[ 2448 8439]
[ 3 278953]]
precision recall f1-score support
0 1.00 0.22 0.37 10887
1 0.97 1.00 0.99
浏览 0提问于2018-07-18得票数 2
我目前正在学习机器学习，通过这本书“用Sci-kit学习和Tensorflow进行的手工机器学习”，由Aurelien著。
在第76和77页，作者谈到使用分层抽样，以便您的测试集将更有代表性的整个数据。我真的不明白这一点，因为它不会影响你的训练模式的准确性？或者，选择更好的测试集将如何影响您的培训模型的准确性？
浏览 0提问于2019-02-06得票数 2
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我有下面的MATLAB函数，它读取变量var。例如，结构cfg作为var传递。在本例中，我成功地使用inputname(1)将这个字符串表示形式恢复为'cfg‘。我也可以成功地保存为'cfg.mat‘。但是，以“cfg”的形式加载到内存中不起作用。我已经考虑过使用eval，但我一直无法使它工作。
function data_from_mat = optimize2disk( var )
%OPTIMIZE2DISK Saves a variable to disk, deletes it from current memory,
% and loads it from disk
浏览 2提问于2015-11-02得票数 0
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我正在尝试用Python构建决策树和回归树。我正在使用sci-kit，但我对其他选择持开放态度。
关于这个库，我不理解的是是否可以提供训练和验证子集，以便库在训练子集上构建模型，在验证上测试模型，并根据某些规则停止拆分(通常当额外的拆分不能在验证子集上产生更好的性能时-这可以防止过度拟合)。例如，JMP软件就是这样做的()。
我在官方网站()和互联网上都没有发现关于如何使用验证子集的内容。
任何帮助都将是最受欢迎的！谢谢!
浏览 0提问于2014-12-02得票数 1
1回答
最近我运行了一些线性/logistic回归模型，我想知道如何为每次迭代输出成本函数。sci-kit LinearRegression中的参数之一是'maxiter'，但在现实中，您需要查看成本与迭代之间的关系，以找出这个值真正需要的是什么，也就是说，运行更多迭代的计算时间值得吗？
我肯定我遗漏了一些东西，但我会认为有一种方法可以输出这些信息？
提前感谢！
浏览 3提问于2016-07-04得票数 4
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我还在学习使用PyMC3的基础知识，所以希望这一点在文档中不会太明显。基本的想法是，我已经把我的模型放在一起，对它进行了大量的采样，以建立我的后验分布，并保存了链。如果我按照页面的建议装入像trace = pm.backends.text.load('test_txt')这样的链，那么我会得到TypeError: No context on context stack。我所期望的是，我能够将text.load方法指向保存的数据库，然后我将得到包含所有跟踪值的numpy数组，即数据库将包含访问链值所需的所有信息。
我能找到的在PyMC3中加载跟踪的唯一示例是，它显示了用于加载跟踪
浏览 63提问于2017-06-27得票数 12
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2回答
我正在尝试保存我的优化高斯进程模型，以便在不同的脚本中使用。我目前的想法是利用GPy内置的to_dict和from_dict函数将模型信息存储在json文件中。大致是这样的： import GPy
import numpy as np
import json
X = np.random.uniform(-3.,3.,(20,1))
Y = np.sin(X) + np.random.randn(20,1)*0.05
kernel = GPy.kern.RBF(input_dim=1, variance=1., lengthscale=1.)
m = GPy.models.GPRegres
浏览 62提问于2020-10-27得票数 3
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我在尝试运行实现Sci-Kit Learn的Python脚本时遇到错误。下面是我的代码：
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn import svm
digits = datasets.load_digits()
print (digits.data)
print (digits.target)
print (digits.images[0])
clf = svm.SVC(gamma=0.001, C=100)
x, y = digits.data[:-1], digits.ta
浏览 1提问于2015-07-23得票数 1
2回答
我是深度学习的新手，我希望能够使用F1分数来评估经过特定时期训练的模型。我认为它首先需要计算精度和召回率。 训练的模型是SSD-300-Tensorflow。有没有代码或者什么东西可以产生这些结果呢？我没有使用sci-kit或任何东西，因为我不确定是否需要这些来计算分数，但任何指导都是非常感谢的。 在名为metrics.py的文件夹tf_extended中有一个用于评估的文件，该文件具有用于精度和召回率的代码。训练完我的文件后，我将检查点放在了logs文件夹中。如何计算我的指标？由于硬件限制(GPU问题)，我使用Google collab
浏览 72提问于2021-10-03得票数 0
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1回答
我在PySpark有一份工作，使用的是sci-kit learn 0.16.1。集群管理最近增加了一些使用sci-kit learn 0.17.1的节点，对象的API发生了变化。必要的升级或降级将需要一段时间，所以我正在考虑如何在提交作业时排除某些节点。这是可能的吗?如果可能，我应该在哪里做？在纱线上还是在火花提交行动中？
浏览 19提问于2016-08-22得票数 1
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2回答
有没有一种方法可以加载两个经过训练的模型，然后给出第一个模型和第二个模型的输出，并将这个过程保存为Tensorflow中的新模型？我可以在推理过程中通过加载两个不同的图并定义两个会话来做到这一点。但我想要的是创建第三个模型，它将接受输入，通过第一个模型传递它，然后将输出提供给第二个模型，并获得输出。类似于下面的图片。模型1和模型2是预训练的。
浏览 2提问于2020-03-11得票数 0
通过使用Gensim执行LDA，我能够使用以下方法进行初始文本预处理和清理：
gensim.utils.simple_preprocess(str(sentence),deacc=True)
它非常高效，几乎可以在一个命令中进行所有形式的文本清理。现在，我正在尝试使用Scikit LDA来学习LDA，我想知道是否有类似的方法来使用Sci-kit学习来实现相同的预处理，而不是必须加载两个库。
浏览 1提问于2022-03-27得票数 0
1回答
我想在keras中微调vgg。我成功地完成了水果图像的分类任务。假设我想要一个能够预测水果名称和水果颜色的模型。我成功地训练了两个不同的模型来预测水果类型和颜色。但我想要一个可以同时执行这两种功能的模型。我如何才能做到这一点？我可以使用此解决方案吗：
我想到的另一个解决方案是使用vgg提取和存储特征，然后使用这些特征向量使用sci-kit learn执行多类多标签分类，这是我比keras更熟悉的。但我主要感兴趣的是使用深度学习来执行整个过程。另一件事是并不是所有的图像都有所有的标签，例如，一些图像可能没有水果颜色。对此我能做些什么呢？我想到的一件事是从数据集中删除这些图像，但这也意味着我将丢
浏览 1提问于2018-02-10得票数 2
我正试图将py手电模型保存到.ptl文件中，并将其加载到android中，但是它不断地抛出这个错误，让我抓狂。
无法使用“CUDA”后端的参数运行“aten：：empty_strided”。这可能是因为此后端不存在运算符，或者在选择/自定义构建过程中(如果使用自定义构建)时省略了运算符。如果您是Facebook在移动平台上使用PyTorch的员工，请访问了解可能的解决方案。“aten：：empty_strided”只适用于这些后端: CPU、Vulkan、BackendSelect、ADInplaceOrView、AutogradOther、AutogradCPU、AutogradCUDA、A
浏览 8提问于2022-03-25得票数 0
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我在记事本中打开了一个vproj文件，
这里optimize参数的工作是什么，True和False之间的区别是什么？
<PropertyGroup Condition=" '$(Configuration)|$(Platform)' == 'Release|AnyCPU' ">
<DebugType>pdbonly</DebugType>
<DefineDebug>false</DefineDebug>
<DefineTrace>true</DefineTrace
浏览 1提问于2013-06-04得票数 0
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在我的functions.php中有：
// Load Google Optimize script in head
function us_homepage_optimize_test() {
$site_id = get_current_blog_id();
if(is_page(10) && is_main_site($site_id)) {
wp_enqueue_script(
'us_homepage_optimize_test',
'https://www.goo
浏览 0提问于2022-08-09得票数 0
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模型经过了训练和测试，我保存了检查点和模型。培训完成后，我将存储的模型加载到代码中。如果我关闭木星笔记本，我需要重新训练模型吗？
浏览 1提问于2022-09-04得票数 0
4回答
我们从TF1中部署了很多模型，通过图形冻结来保存它们：
tf.train.write_graph(self.session.graph_def, some_path)
# get graph definitions with weights
output_graph_def = tf.graph_util.convert_variables_to_constants(
self.session, # The session is used to retrieve the weights
self.session.graph.as_graph_def(),
浏览 4提问于2019-09-26得票数 9
我正在使用tensorflow构建一个神经协同过滤推荐模型，使用二进制交叉熵作为损失函数。当然，要预测的标签是二进制的。 在训练每个时期时，打印损失函数。我有一个for循环，它逐个时期地训练模型时期，然后在当前状态下使用模型来预测测试标签，并使用sci-kit学习的log_loss函数再次计算损失。 我注意到tensorflow计算的损失(由loss :表示)始终高于sklearn计算的损失(由train_loss:表示)： ? 这是因为这两个函数涉及的数学略有不同吗？
浏览 38提问于2021-10-08得票数 0
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1回答
我有一个在weka中运行良好的数据集。它有很多用'?‘表示的缺失值。使用决策树，我能够处理缺少的值。
然而，在sci-kit学习中，我看到估计器不能用于缺失值的数据。有没有可以替代的库来支持这一点？
否则，有没有办法在sci-kit学习中绕过这个问题呢？
浏览 4提问于2015-11-25得票数 0
我试图理解为什么scipy.optimize.least_squares存在于scipy中。该函数可用于进行模型拟合.然而，我们可以使用scipy.optimize.minimize来做同样的事情。唯一的区别是，scipy.optimize.least_squares在内部进行计算，而如果一个人想要使用scipy.optimize.minimize，他/她必须手工计算用户想要最小化的函数内的气平方。另外，scipy.optimize.least_squares不能被认为是scipy.optimize.minimize的包装器，因为它支持的三种方法(trf、dogbox、lm)根本不受scipy
浏览 1提问于2018-03-10得票数 6
我使用包查找与给定文档列表最相似的文档。我使用以下代码生成tcm而不是dtm
tcm <- CreateTcm(doc_vec = text_df$Description,
skipgram_window = 20,
verbose = FALSE,
cpus = 2)
它用于拟合lda模型：
# note the number of topics is arbitrary here
# see extensions for more info
model <- FitLdaM
浏览 0提问于2019-01-20得票数 0
我很好奇，如果我能加载我保存的模型，预测不同的特征和目标，这可能吗？或者我要为所有的可能性做几个模型？
因为我想将ML模型部署到Streamlit应用程序中，用户可以选择他们想要的特性和目标，就像这样
浏览 5提问于2022-10-25得票数 0
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这个问题以前已经问过了，here和here。当我尝试这些答案时，我的错误消息是我的模型没有coef属性。我使用管道、网格搜索和目标转换。我可以访问模型本身，但是我的错误消息是我的模型SGDRegressor没有coef_属性。 cv_inner = KFold(n_splits=5, shuffle=True)
params = {'model__regressor__penalty':['elasticnet']
,'model__regressor__l1_ratio': [0.1,0.3]
浏览 17提问于2021-01-28得票数 2
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Python拉索最大非零系数数
、、、、
我有一个相当大的数据集，其中包括100多个系数和数以千计的条目。因此，我想使用拉索方法进行模型培训。
我目前正在查阅sci-kit文档，用于：
虽然实现看起来是直截了当的，但我无法找到允许限制非零系数的最大数目的输入参数，例如10。
更清楚的是，参数'DFMax‘允许上面的内容。
在任何Python实现中都有这样的选项吗？
浏览 4提问于2017-01-27得票数 3
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我在使用shove时遇到了另一个问题(参见 )，但这一次我得到了一个非常简单的重现，说明了为什么转储/加载不起作用。
查看用于加载/转储的C:\Python27\lib\site-packages\shove-0.5.0-py2.7.egg\shove\base.py中的def，它指的是stuf.utils中的ld，optimize。
为什么下面的方法不起作用？
>>> from stuf.utils import ld,optimize; d=[{'A':1},{'A':1}]; ld(optimize(d))
[{'A':
浏览 2提问于2012-06-29得票数 1
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我在我的数据集上使用Scikit聚类kmeans。我使用了6个集群，一切看起来都很好：
然而，在拟合kmeans之后，我立即在标签上执行了group by，并获得了以下结果：
Length: 55003, dtype: int64
0 count 23110
1 count 1
2 count 10923
3 count 17949
4 count 1736
5 count 1284
我总是得到只有1个数据点的集群。如果我保存模型并在模型上再次预测数据，预测本身也有一个数据点。这是怎么回事？这是一个关于sci-kit的bug
浏览 4提问于2015-01-12得票数 0
1回答
我想在模型动物园中的一个冻结模型上使用tensorflow的optimize_for_inference.py脚本: the ssd_mobilenet_v1_coco。
如何查找/确定模型的输入和输出名称？
这个问题可能会有帮助： (对我来说没有)
浏览 0提问于2018-01-11得票数 14
我正在尝试创建一个Python程序来识别图像，并且我正在使用Sci-Kit学习机器学习包。我已经完成了他们提供的识别数字的教程(这是到教程：的链接)。现在，我想使用Sci-Kit的svm.SVC分类器从我自己的PNG图像数据集中识别图像，但是我不知道如何这样做。我读到fit(X, y)方法需要接受[n_samples, n_features]数组和[n_samples]数组；但是，我不太理解它们对n_samples和n_features的含义。以下是我的程序中的相关代码：
from PIL import Image
import numpy as np
import glob
event_pn
浏览 5提问于2015-07-29得票数 0
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我有大约120个模型训练并存储在多个文件夹中。我正在尝试将这些模型加载到字典中，以便做出特定于其用例的预测。 但问题是，由于字典变得太大，加载这些模型以及预测输出需要时间。 有没有比在python字典中更有效地加载这些模型的方法？我甚至尝试将这120个模型加载到12个不同的字典中，但加载和预测仍然需要大量的时间。 但问题是，由于字典变得太大，加载这些模型以及预测输出需要时间。 model = {}
for _ in tqdm(os.listdir("wts_deep")):
try:
int(_[0])
list_of_models =
浏览 9提问于2019-06-17得票数 0
1回答
我正在使用cx_freeze、Python3和lfd.uci.edu中的Scipy安装程序创建一个Windows EXE。
本文引用的Scipy文件行位于site-packages\scipy\optimize_root.py：from . import nonlin中。
我可以使用Python加载控制台，并成功运行import scipy.optimize.nonlin。在我的setup.py includes中添加scipy.optimize.nonlin并不能解决这个问题。
nonlin.py位于我的scipy安装中的optimize目录中，其对应位置是cx_freeze生成的库文件中的
浏览 0提问于2013-09-25得票数 3
与keras (h5)模型相比，Tensorflow的预测速度非常慢。这种行为在Colab和Windows 10系统上是相似的。我将标准的VGG16模型转换为有优化也有无优化(converter.optimizations = tf.lite.Optimize.DEFAULT)
以下是我得到的结果：
Keras模型(540 model )预测时间: 0.14秒
tflite无优化(540 0.5 )预测时间:0.5秒
具有优化(135 39 )预测时间的tflite :39秒
我是不是漏掉了什么？tflite不是应该优化速度吗？在Raspberry Pi或其他“打火机”设备
浏览 0提问于2021-04-01得票数 0
在Python中使用基础API (即xgboost.train(args))训练和保存xgboost模型时，我们可以使用.save_model()保存参数： import xgboost
model = xgboost.train(args) # Learning API
model.save_model(args)
loaded_model = xgboost.XGBRegressor() # Scikit-Learn API
loaded_model.load_model(args) 我们如何将这个经过训练的模型加载到中？我的目标是将一个经过训练的xgboost模型(使用Lear
浏览 100提问于2021-07-15得票数 0
1回答
我只是看看DDP教程：
根据这一点：
在训练和从检查点恢复过程中通常使用torch.save和torch.load来检查检查点模块。有关详细信息，请参阅保存和加载模型。在使用DDP时，一种优化方法是只将模型保存在一个进程中，然后将其加载到所有进程，从而减少写入开销。这是正确的，因为所有进程都从相同的参数开始，梯度在反向传递中是同步的，因此优化器应该将参数设置为相同的值。如果使用此优化，请确保在保存完成之前，所有进程都不会开始加载。此外，在加载模块时，需要提供一个适当的map_location参数，以防止进程进入其他设备。如果缺少map_location，torch.load将首先将模块加载到
浏览 1提问于2020-05-06得票数 1
如何确保从服务器加载并随后在UI中更改模型(即ExtJS)并发送回服务器的模型被正确保存？
我们在应用程序中看到的问题是，在不正确加载模型的情况下，可以保存模型。这可能会导致保存不完整的模型。
例如，在服务器上，模型具有以下属性：
color: blue
size: 10
weight: 20
用户加载模型，在加载过程中用户进行更改。
color: red
然后拯救。结果，模型在服务器上失去了它的重量和大小属性。请注意，这是对我们的场景的彻底的过度简化。模型要复杂得多，数据量要大得多。
我能想到的策略：
确保在允许用户保存之前加载所有内容(我认为这是不雅的)。
跟踪模型中的更改，只保存
浏览 1提问于2012-03-21得票数 0
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