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Modèle save


Aussi comme domaine est le même, et si le client (projet que nous travaillons pour) est différent, en dépit du partage de vieilles données avec le nouveau client (nouveau projet), puis-je utiliser vieux client formé Pickle modèle et le mettre à jour avec la formation de nouvelles données client. Fondamentalement, je suis transfert d`apprentissage Oui, ils sont nécessaires pour préparer toutes les données avant d`utiliser le modèle. Si vous avez installé tensorflow via un binaire tensorflow prédéfini, l`interface de ligne de commande savedmodel est déjà installée sur votre système à l`aide de chemin binsaved_model_cli. Recherchez et supprimez le caractère correspondant dans le modèle ouvert et réenregistrez le modèle. Vous pouvez ouvrir un modèle créé dans une version antérieure de Simulink et exporter ce modèle vers une version antérieure différente. Pour éviter les problèmes de compatibilité, utilisez la procédure suivante si vous devez enregistrer un modèle d`une version antérieure vers une autre version antérieure. Hey Jason, je travaille sur un modèle pour classer les fichiers texte. J`utilise le CountVectorizer, TfidfTransformer et SGDClassifier dans la même séquence sur un ensemble de fichiers de données. J`économise l`objet SGDClassifier via la méthode joblib. dump que vous avez mentionnée dans cet article. Pour enregistrer un modèle pour la première fois, dans l`éditeur Simulink, sélectionnez fichier > enregistrer. Indiquez un emplacement et un nom pour le fichier de modèle.

Pour les exigences de nom, consultez noms de modèles. Utilisez SLX si vous souhaitez bénéficier d`un fichier de modèle compressé pour le déploiement local, vous pouvez servir votre modèle à l`aide de TensorFlow portion, un projet open source qui charge un SavedModel et l`expose en tant que service gRPC. Ensuite, générez et exécutez le serveur de modèle local, en remplaçant $export _ dir_base par le chemin d`accès au modèle SavedModel que vous avez exporté ci-dessus: runfile (`C/Users/Tony/documents/MassData_Regression_Pickle. py`, wdir = `C:/Users/Tony/documents`) fichier “C:/Users/Tony/ Documents/MassData_Regression_Pickle. py “, ligne 55 loaded_model = Pickle. Load (ouvrir (nom_fichier, `RB`)) ^ SyntaxError: syntaxe non valide cette méthode génère un nouveau graphique en appelant d`abord le serving_input_receiver_fn () pour obtenir des tenseurs de fonctionnalité, puis en appelant model_fn () de ce estimateur pour générer le graphe de modèle en fonction de ces caractéristiques. Il démarre une nouvelle session et, par défaut, restaure le point de contrôle le plus récent. (Un point de contrôle différent peut être passé, si nécessaire.) Enfin, il crée un répertoire d`exportation horodaté sous le export_dir_base donné (i.e., export_dir_base/), et écrit un SavedModel dans celui-ci contenant un seul MetaGraphDef enregistré à partir de cette session. Si votre modèle est grand (beaucoup de couches et de neurones) alors cela peut avoir un sens. J`essaie de sauver mon modèle en utilisant joblib. dump (modèle, `Model.

PKL`) et le charger de nouveau dans un autre. py fichier modèle = joblib. Load (`Model. PKL`) mais alors la précision a chuté et chaque fois que je l`exécuter la précision diffère beaucoup.