‫在上一个视频中, 我们了解了如何将现有的列车模型保存到文件中, 然后将其重新加载,
‫然后进行一些预测, 以获得与保存到文件中的原始模型完全相同的结果｡
‫我们用泡菜来做这个｡
‫在本视频中, 我们将了解如何使用作业库模块执行相同的操作｡
‫再说一次, 如果你不知道什么, 你可以去, 什么是工作自由？
‫运行python函数的作业库作为管道作业｡
‫您可以查看此处的文档, 了解如何执行此操作｡
‫但是, 让我们看一个例子, 看看我们如何在这里对作业库模块执行完全相同的操作｡
‫所以创建一个标题｡
‫去工作自由｡
‫改成减价｡
‫按shift键然后回车｡
‫所以我们要做的第一件事｡
‫我们可以从作业库, 导入, 转储和加载｡
‫您也许能够猜到这两个函数的作用｡
‫为了保存模型和文件, 我们将转储GCF, 因为我们将保存与Pickle完全相同的模型｡
‫所以我们的网格搜索分类器, 我们将传递它文件名, 然后我们会去, 天啊, 随机森林模型,
‫一个作业库｡
‫这就是区别所在｡
‫我们可以给它传递一个文件名｡
‫我们得把泡菜推到平等的位置｡
‫我们用的是OpCo, 当然是pickle的缩写, 但用job lib我们就用job lib｡
‫现在如果我们按shift, 然后输入, 这里给予有一点输出.
‫现在, 如果我们返回到工作目录, 我们将看到同样的内容｡
‫几秒钟前, 我们有了这些随机森林模型, 一个作业库, 你可以把这个文件名改成你想要的任何名字｡
‫看, 现在我们有大约六个模型只是坐在我们的工作目录｡
‫此时, 我们可以将它们移动到模型的文件中｡
‫所以我们回到这里｡
‫现在, 如果我们想加载我们的作业库模型, 你大概可以猜到我们用哪个函数来完成这个任务｡
‫如果没有, 我们就去看看｡
‫因此, 我们将导入一个已保存的作业模型, 并且我们将导入与已保存的模型完全相同的模型｡
‫因此, 加载的作业库模型等于加载文件名｡
‫我们只需要传递与保存时完全相同的文件名即可｡
‫所以天啊随机｡
‫我们应该可以点击tab自动完成作业库｡
‫好极了｡
‫这样就可以加载了｡
‫这是什么？
‫我们漏了一个引号｡
‫秋天的名字, 使错别字左, 右和中心, 甚至使用制表符自动完成, 美丽｡
‫同样, 一旦导入, 我们就可以使用加载的模型进行预测｡
‫让我们再看一遍｡
‫进行评估｡
‫作业库预测作业库y分布等于加载作业库模型预测x测试棒极了｡
‫然后我们再一次使用evaluate pred看看它是如何派上用场的｡
‫我们在几个视频之前定义了这个函数, 但是现在我们已经使用了至少六次｡
‫这样我们就不用一遍又一遍地输入一堆不同的代码, 同样的代码｡
‫因此, 工作库会分配轮班和进入｡
‫我们该去喝酒了｡
‫当我们创建这样的加载作业模型时, 作业库模型没有定义, 它可能会将其更改为作业库, 然后这应该可以工作｡
‫好极了｡
‫所以如果我们比较一下, 这是和工作自由｡
‫这些是像素78｡ 69滴答0｡ 74滴答0｡ 82滴答0｡ 78滴答｡
‫同样, 作业库也是像素｡
‫现在您应该使用哪一个？
‫好吧, 根据通灵贷款的文件, 我们来看看｡
‫CI套件学习｡
‫导出模型｡
‫导出模型模型｡
‫坚持不懈｡
‫这就是我想要的词｡
‫所以, 如果你想用图书馆来做一些事情｡
‫好吧, 我知道了
‫只需搜索库的名称｡
‫这正是我的工作｡
‫我输入了拯救模特的通灵贷款｡
‫这就是我想做的｡
‫我去拿文件｡
‫在训练心理学习模型之后, 希望有一种方法来保持该模型以供将来使用而不必重新训练｡
‫这是保存模型的主要好处｡
‫好吧, 我知道了
‫这里有一个例子｡
‫因此, 您可以使用Python的内置持久性模型pickle｡
‫这就是我们所看到的｡
‫现在你也可以在心灵学习的特定情况下使用, 使用作业库替换pickle转储和加载可能会更好,
‫这对携带大型numpy数组的对象更有效｡
‫好吧, 我会的
‫在内部, 这是适合的心理学习估计器的常见情况｡
‫这就是我们在本案中所保留的, 对吗？
‫我们保存了一个合适的套接字贷款估计器｡ k､ a.一个
‫天啊, 我的天啊
‫Self, 也就是我们的网格搜索
‫随机森林分类器｡
‫但只能腌到圆盘而不能腌到一串｡
‫这意味着, 有时候, 如果你的模型很大, 它可能会更有效,
‫因为模型是由大的numpy数组组成的, 也就是数字模式｡
‫这就是这些麻木的数组内部充满的东西｡
‫这就是我们的分类器可能充满了不同的numpy数组, 它们之间有模式｡
‫这是它从数据中学到的｡
‫这就是说, 如果你的模型很大, 在我们的例子中, 我们的模型相对较小,
‫因为我们只处理300个左右的样本｡
‫但如果它很大, 则使用作业库而不是像素可能会更有效｡
‫这是最主要的问题｡
‫好吧, 我会的
‫这就是保存和加载已训练模型的关键｡
‫同样, 我们将它们存储在此处的目录中｡
‫如果我们需要共享这个模型, 我们可以将它传递给我们的生产应用程序或同事,
‫以便他们可以复制我们的工作或类似的东西｡
‫现在我们真的, 真的在最后冲刺阶段｡
‫接下来, 我们将在列表中查看您的答案｡
‫我们将看看如何将它们组合在一起｡
‫在下一个视频之前, 我不会破坏任何东西, 所以有一个快速的休息｡
‫尝试保存我们使用作业标签或训练过的模型之一｡
‫下一个视频里见｡