python - 使用 Joblib 从 BytesIO 加载模型

标签 python scikit-learn joblib bytesio

我已使用 joblib 按以下方式将模型转换为 BytesIO 对象:

from io import BytesIO
import joblib

bytes_container = BytesIO()
joblib.dump(model, bytes_container)
bytes_container.seek(0)  # update to enable reading

bytes_model = bytes_container.read()

现在如何将 bytes_model 转换回模型。 joblib.load 要求提供文件名而不是字节串。

最佳答案

我认为你可以执行以下操作:

bytes_container = BytesIO()
joblib.dump(model, bytes_container)

bytes_container.seek(0)
model = joblib.load(bytes_container)

关于python - 使用 Joblib 从 BytesIO 加载模型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/71318217/

相关文章:

python - 安装了 patsy,仍然无法安装 statsmodels

Python opencv背景减法

python - 使用 python 2.7/pyMel 从 Excel 中提取信息?

python - 分层KFold输出处理

python - scikit 学习中使用并行 CV 的 ipyparallel 集线器连接超时

python - 使用 iteritems 与字典查找从旧字典创建新字典的字典理解

python - 处理 scikit-learn tree.decisiontreeclassifier 中的维度

python-3.x - ImportError : cannnot import name 'Imputer' from 'sklearn.preprocessing'

scikit-learn - 多处理支持的并行循环不能嵌套在线程下

python - 如何使用 joblib 的自定义标记化函数序列化 CountVectorizer