（sklearn）機器學習模型的保存與加載
需求： 一直寫的代碼都是從加載數據，模型訓練，模型預測，模型評估走出來的，但是實際業務線上咱們肯定不能每次都來訓練模型，而是應該將訓練好的模型保存下來 ，如果有新數據直接套用模型就行了吧？現在問題就是怎么在實際業務中保存模型，不至於每次都來訓練，在預測。 解決方案： 機器學習-訓練模型 ...
原文：[機器學習筆記(三)]保存加載模型的幾種方式
模型的保存和加載 訓練一個相對復雜的模型很有可能需要一段時間，如果是在專門的服務器或計算資源上進行訓練那放那里跑就行了。但是如果是在自己的小電腦上跑，就干等着，就可能這段時間電腦都用不了。萬一期間要做個其他實驗，或者單純打個游戲放松下就難受了。 好在TensorFlow提供了訓練期間和訓練后對模型保存的方法。也就是說，你可以隨時暫停一下，然后隨時恢復繼續訓練，甚至別人訓練了一半，你可以拿它們的權重 ...
2019-11-07 10:29 0 718 推薦指數：
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