skflow 儲存,呼叫已訓練好的模型
使用skflow 進行模型訓練,往往需要很多的時間,特別是資料量增大的時候。
這樣每次預測都重新訓練一次模型是不現實的。
而模型往往需要重複使用,因此將訓練好的模型儲存下來並隨時呼叫時很有必要的。
下面設訓練好的模型是 classifier
用.save屬性將 classifier 存為
'/tmp/tf_examples/my_model_1/' 路徑下的 my_model_1 檔案
使用 .restore 屬性重新載入 儲存的模型,並用它進行預測。import skflow classifier = skflow.TensorFlowLinearRegression() classifier.fit(...) classifier.save('/tmp/tf_examples/my_model_1/') new_classifier = TensorFlowEstimator.restore('/tmp/tf_examples/my_model_2') new_classifier.predict(...)
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