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我做了一个示例程序来使用 sklearn 训练 SVM。这是代码

from sklearn import svm
from sklearn import datasets
from sklearn.externals import joblib

clf = svm.SVC()
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
clf.fit(X, y)

print(clf.predict(X))
joblib.dump(clf, 'clf.pkl')

当我转储模型文件时，我得到了这么多文件。：

['clf.pkl'，'clf.pkl_01.npy'，'clf.pkl_02.npy'，'clf.pkl_03.npy'，'clf.pkl_04.npy'，'clf.pkl_05.npy'，'clf. pkl_06.npy'、'clf.pkl_07.npy'、'clf.pkl_08.npy'、'clf.pkl_09.npy'、'clf.pkl_10.npy'、'clf.pkl_11.npy']

如果我做错了什么，我会感到困惑。或者这是正常的吗？什么是 *.npy 文件。为什么有11个？

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1 回答 1

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要将所有内容保存到 1 个文件中，您应该将压缩设置为 True 或任何数字（例如 1）。

但是您应该知道，对于 joblib 转储/加载的主要功能，np 数组的分离表示是必要的，由于这种分离表示，joblib 可以比 Pickle 更快地加载和保存具有 np 数组的对象，并且与 Pickle 相比，joblib 可以正确保存和加载带有 memmap numpy 数组的对象。如果您想对整个对象进行一个文件序列化（并且不想保存 memmap np 数组）-我认为使用 Pickle 会更好，在这种情况下，AFAIK 的 joblib 转储/加载功能将以与相同的速度工作泡菜。

import numpy as np
from scikit-learn.externals import joblib

vector = np.arange(0, 10**7)

%timeit joblib.dump(vector, 'vector.pkl')
# 1 loops, best of 3: 818 ms per loop
# file size ~ 80 MB
%timeit vector_load = joblib.load('vector.pkl')
# 10 loops, best of 3: 47.6 ms per loop

# Compressed
%timeit joblib.dump(vector, 'vector.pkl', compress=1)
# 1 loops, best of 3: 1.58 s per loop
# file size ~ 15.1 MB
%timeit vector_load = joblib.load('vector.pkl')
# 1 loops, best of 3: 442 ms per loop

# Pickle
%%timeit
with open('vector.pkl', 'wb') as f:
    pickle.dump(vector, f)
# 1 loops, best of 3: 927 ms per loop
%%timeit                                    
with open('vector.pkl', 'rb') as f:
    vector_load = pickle.load(f)
# 10 loops, best of 3: 94.1 ms per loop
于 2015-11-03T13:30:31.877 回答