python 如何保持模型

Python中模型的保存和加载

在Python中，模型的保存和加载是非常重要的，它可以让我们在之后的工作中，快速地加载模型，而无需重新训练，有多种方式可以在Python中保存模型，下面我们将详细介绍两种常用的方法。

使用pickle模块保存模型

Python的pickle模块可以被用来序列化对象，包括模型，使用pickle保存模型非常简单，你只需要在训练完模型后，使用pickle的dump函数将模型保存到磁盘，下面是一个示例：

import pickle
from sklearn.linear_model import LinearRegression
创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit([[0, 0], [1, 1]])
使用pickle保存模型
with open('model.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(model, f)

你可以在任何需要的时候，使用pickle的load函数将模型加载到内存：

使用pickle加载模型
with open('model.pkl', 'rb') as f:
    loaded_model = pickle.load(f)
使用加载的模型进行预测
print(loaded_model.predict([[2, 2]]))

使用joblib模块保存模型

除了pickle，还有另一个常用的库joblib，也可以用来保存和加载模型，joblib是一个类似于pickle的库，但是更加专注于科学计算的数据类型，下面是一个使用joblib保存和加载模型的示例：

from sklearn.externals import joblib
from sklearn.linear_model import LinearRegression
创建并训练模型
model = LinearRegression()
model.fit([[0, 0], [1, 1]])
使用joblib保存模型
joblib.dump(model, 'model.joblib')

你可以在任何需要的时候，使用joblib的load函数将模型加载到内存：

使用joblib加载模型
loaded_model = joblib.load('model.joblib')
使用加载的模型进行预测
print(loaded_model.predict([[2, 2]]))