在R中打开已腌制的sklearn文件
，需要使用R的相关包和函数来实现。首先，我们需要使用reticulate包来调用Python的pickle模块，以加载腌制的sklearn文件。然后，我们可以使用readRDS()函数来读取pickle文件并将其转换为R中的对象。
以下是完善且全面的答案：
在R中打开已腌制的sklearn文件的步骤如下：
- 首先，确保已安装
reticulate包。如果没有安装，可以使用以下命令进行安装：
install.packages("reticulate")- 加载
reticulate包：
library(reticulate)- 使用
use_python()函数指定要使用的Python版本。如果已经安装了Python并且在系统路径中，可以省略此步骤。如果需要指定特定的Python路径，可以使用以下命令：
use_python("/path/to/python")- 使用
py_config()函数检查Python配置，确保正确加载了所需的Python环境。 - 使用
py_install()函数安装所需的Python包。如果需要安装pickle模块，可以使用以下命令：
py_install("pickle")- 使用
py_run_file()函数运行Python代码，加载腌制的sklearn文件。假设腌制的文件名为model.pkl，可以使用以下命令：
py_run_file("model.pkl")- 使用
readRDS()函数读取pickle文件并将其转换为R中的对象。假设pickle文件已经加载到名为py_model的Python对象中，可以使用以下命令：
r_model <- readRDS(py$py_model)现在，r_model就是R中的对象，可以在R中使用它进行进一步的分析和处理。
请注意，以上步骤假设已经安装了所需的Python环境，并且腌制的sklearn文件是使用pickle格式保存的。如果使用其他格式保存文件，可能需要使用不同的函数和方法来加载和转换文件。
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我试图通过建立随机森林模型来估计气体浓度，并使用cPickle对模型进行酸洗。以下是文件'regression_rf_dump_model.py‘中的代码
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
from math import sqrt
import pandas as pd
import cPickle
import os
#import numpy as np
print "code started"
tra
浏览 1提问于2015-10-13得票数 0
我正在尝试使用烧瓶来构建API，它将使用我保存的ML模型。该模型是使用sklearn、管道和一个辅助函数(Lemmatizer_preprocessing)构建的，现在使用joblib以泡菜格式存储，当我尝试使用该模型来构建我的烧瓶应用程序时，由于属性错误，它被存储在泡菜格式中。
AttributeError: module '__main__' has no attribute 'lemmatizer_preprocessing'
用于构建和保存模型的代码。
def lemmatizer_preprocessing(mess):
nopunc = [c
浏览 3提问于2020-05-25得票数 2
我试图在Python3中创建一个对象的实例，并使用泡菜从一个不同的module.py文件中导入代码如下：
类absenteeism_model()：
def __init__(self, model_file, scaler_file):
# read the 'model' and 'scaler' files which were saved
with open('model','rb') as model_file, open('scaler', 'rb') as scaler
浏览 6提问于2021-08-13得票数 0
我用Python为Tweets编写了一个分类器，然后在磁盘上以.pkl格式保存它，这样我就可以一次又一次地运行它，而不需要每次训练它。这是代码：
import pandas
import re
from sklearn.feature_extraction import FeatureHasher
from sklearn.feature_selection import SelectKBest
from sklearn.feature_selection import chi2
from sklearn import cross_validation
from sklearn.exte
浏览 5提问于2015-10-07得票数 3
我一直在学习关于机器学习的YouTube教程，以及如何为一个简单的项目建立一个网页。
YouTube链接：
GitHub链接：
在脚本中，我使用pickle.load()方法加载存储在泡菜文件中的机器学习模型。但是，我一直收到一个错误，说没有一个名为sklearn.linear_model的模块。我尝试在同一个python文件上手动导入它，但这也给我带来了一个错误，因为PyCharm似乎不认识这个模块。
错误信息：
Traceback (most recent call last):
File "C:\Code\BHP\server\util.py", line 30, i
浏览 6提问于2022-06-14得票数 0
1回答
我的小测验有个问题。测试结束后，应将玩家的分数和姓名发送到dat文件中。问题是当我试图打开保存的文件时，我只看到一个名字:得分记录。哪里有错误？完整代码：
在代码中，add_score def应该将分数保存到列表中，在完成整个代码之后，我想打开它。有人能帮我吗？
def add_score(name,score):
"""
Dodaje wynik do osobnego pliku .
:param name:
:param score:
:return:
"""
my_list = [
浏览 3提问于2018-11-13得票数 0
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1回答
我用训练了一个模型。
我该如何保存这个受过训练的模型？我试过pickle和sklearn.externals.joblib，但是没有工作。TypeError: can't pickle NeuralNet objects说，和后面的一样
浏览 3提问于2015-05-26得票数 1
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我正在尝试在解酸洗后加载一个预测，但是我得到了这个错误
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浏览 0提问于2019-03-23得票数 0
我希望打开一个Matlab项目，其中模块是Pickle或cPickle，使用的是Python语言。不包括：
from scipy.io import matlab
mat=matlab.loadmat('file.mat')
我可以在pickle.load文件中使用.mat吗？
浏览 8提问于2011-07-21得票数 1
我使用的是增量分类器。每次使用时，我都会将模型保存到一个泡菜文件中。
from sklearn import linear_model
import numpy as np
import time
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y = np.array([x + random.random() for x in X])
X = X.reshape(1000,1)
model = linear_model.PassiveAggressiveRegressor()
model.partial_fit(X, y)
cPickle.dump(model, open('
浏览 1提问于2017-07-09得票数 1
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1回答
当我用泡菜和单品一起使用时，我犯了一个错误。
我写了3个程序文件：
表示要腌制的类，用于使用#1中类的类，单元测试用于测试类2.
实码分别如下。
#1. ClassToPickle.py
import pickle
class ClassToPickle(object):
def __init__(self, x):
self.x = x
if __name__=="__main__":
p = ClassToPickle(10)
pickle.dump(p, open('10.pickle', 'w'))
浏览 5提问于2011-10-28得票数 7
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我已经构建了一个，它将标准的支持向量回归组件与一些创建特性的自定义转换器结合起来。然后将这个管道放入一个对象中，该对象经过训练，然后进行腌制()。未被腌制的对象用于进行预测。
对于发行版，这将被转换为一个带有的可执行文件。
当我从单元测试中调用未被腌制的回归对象时，它工作得很好。
但是，当我尝试使用PyInstaller二进制进行预测时，我得到了一个长的，其结尾是：
Loader.load_module=messagestream.pxd(全名)文件"messagestream.pxd"，第5行，init scipy.optimize._trlib._trlib Import
浏览 3提问于2017-10-31得票数 7
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1回答
安装自定义sklearn
、、、
我派生了，添加了所需的文件并下载了存储库。我不知道如何使用这个。我cd到scikit-learn-master文件夹并尝试使用它，但它抛出了错误。因此，在阅读了错误之后，我使用python3 setup.py install安装了它。有两个setup.py文件。一个在scikit-learn-master文件夹中，另一个在sklearn文件夹中，因此我在这两个位置都运行了python3 setup.py install。他们抛出了一些警告，但没有错误。我打开scikit-learn-master文件夹中的python终端并使用import sklearn，它返回以下内容-
Traceback
浏览 0提问于2017-08-02得票数 0
我犯了一个让我发疯的错误。生成一些数值模拟数据sim_data.dill，并将其保存到计算机上的一个目录中。
with open(os.path.join(original_directory, 'sim_data.dill'), 'w' as f:
dill.dump(outputs, f)
这个数据大约是1GB，需要一段时间才能生成。现在，当我尝试从另一个程序加载该文件时，我将该文件从original_directory复制到new_directory。
simfile = '/new_directory/sim_data.dill'
浏览 0提问于2018-12-04得票数 1
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我试图使用我训练过的模型的泡菜文件进行主题分类，但是我面临着"CountVectorizer -词汇量不匹配“的错误。有人能指导我如何解决这个错误吗？
培训数据集格式：
Topic originalSentence
Topic1 He has arrived with his sister's two young children.
Topic2 The Lowells have been living off the Colby fortune
Topic3 Fred and Janice Gage, who live off the Lowell fortun
浏览 0提问于2018-10-10得票数 1
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我在本地开发了一个工作很好的程序，但是当我把它推到CloudFoundry/Predix时，一些版本差异使得它不兼容。我正在本地开发并使用木星笔记本。我用了一些腌制的文件。当我检查
import pandas as pd
pd.__version__
我得到了
'0.20.1'
然而，一旦应用程序进入云端，它就会崩溃。检查它给出的日志，如
2018-06-13T10:35:18.88+0200 APP/PROC/WEB/0err /home/vcap/app/.cloudfoundry/0/python/lib/python3.4/site-packages/sklearn/
浏览 2提问于2018-06-13得票数 1
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我遇到了一个问题，当我将实例转储到泡菜文件并将其加载回时，实例的某些属性就会丢失。有人能帮我解释一下吗？谢谢!
下面是一个具体的例子：
File/directory hierachy:
-test
-test_module
-__init__.py
-myDataFrameMapper.py
-mySklearn.py
-main.py
__init__.py：
from .mySklearn import mySklearn
mySklearn.py
import sklearn_pandas as sk_pd
from .myDataFrameMapper import m
浏览 1提问于2019-10-07得票数 0
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我已经创建了第一个程序来训练和保存算法。
程序1
import numpy as np
from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor # import for Decision Tree Algorithm
import pickle
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
Sourc
浏览 19提问于2020-07-25得票数 0
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我试图使用learning.once机器对垃圾邮件进行分类，我在respective.pkl文件中转储向量器和分类器，并在temp.py中导入tem以获取此错误：
raise NotFittedError(msg % {'name': type(estimator).__name__})
NotFittedError: CountVectorizer - Vocabulary wasn't fitted
一旦我构建了一个模型，用名称(my_model.pkl)(vectorizer.pkl)保存了模型，并重新启动了内核，但是当我在对样本文本进行预测时加载保存的模型(sa
浏览 0提问于2020-04-19得票数 0
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我正在尝试pickle.load三个文件，这些文件肯定存在于我的Google中，但我无法加载它们，因为我的代码无法找到它们。
以下是错误消息：
'/root/.cache/huggingface/datasets/good_reads_practice_dataset/main_domain/1.1.0/5f8cad709a7746be18b722642fc8ade5c1cedfa3b259440a401f7f4701079561/cache-af18ded1f5c5aaac.arrow'.：Errno 2未能打开本地文件 FileNotFoundError详细信息: errn
浏览 4提问于2021-06-15得票数 1
1回答
如何在滑雪板管道中腌制各个步骤？
、、、、
我正在使用Pipeline从滑雪分类文本。
在这个示例Pipeline中，我有一个TfidfVectorizer和一些用FeatureUnion和分类器包装的自定义特性，作为Pipeline步骤，然后对训练数据进行拟合并进行预测：
from sklearn.pipeline import FeatureUnion, Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.svm import LinearSVC
X = ['I am a sentence', '
浏览 4提问于2016-03-28得票数 5
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1回答
如何正确定义随机森林模型的类？
、、、、
我使用的是我训练和拯救的随机森林。我想要创建一个使用该模型并给出预测的类。我刚开始上课，我做了以下的事情：
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
import os
import joblib
model_path = r"the path of the model"
model = joblib.load(os.path.join(model_path,'rf.pkl'))
class MODEL_RF(RandomForestClassifier):
def load_model(s
浏览 9提问于2022-07-28得票数 0
2回答
有没有人知道我能不能用R语言打开一个腌过的sklearn Python算法？或者，如果我可以用一种不同的方式将训练好的模型保存在sklearn中，可以在R中打开和使用？具体地说，我正在研究一个梯度提升模型。谢谢!
浏览 24提问于2019-06-07得票数 0
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1回答
我正在腌制一个型号供以后使用。然后加载模型并在其上运行predict_proba。我得到了ValueError: X has 1 features per sample; expecting 319。不确定我是否正确地转换了它
import csv, pickle
from sklearn import svm
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.calibration import CalibratedClassifierCV
import numpy as np
import o
浏览 0提问于2018-04-15得票数 0
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1回答
为了创建一个机器学习算法，我创建了一个字典列表，并使用scikit的DictVectorizer为每个项目创建一个特征向量。然后，我从数据集中创建了一个SVM模型，使用部分数据进行培训，然后在测试集上测试该模型(您知道，这是典型的方法)。一切都很好，现在我想把模型部署到野外，看看它是如何在新的、未标记的、未见的数据上工作的。如何保存特征向量，使新数据具有相同的大小/特征，并与支持向量机模型一起工作？例如，如果我想训练的话：
[{
'contains(the)': 'True',
'contains(cat)': 'True',
浏览 3提问于2014-06-10得票数 4
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1回答
我正在处理一个项目，在这个项目中，我想使用相同的UART进行几次迭代，但不是每次都打开和关闭它。因此，我试图使用泡菜将串行对象写到文件中，这样我就可以在任何我想要的文件中解压缩它，而不需要每次连接到串口的开销。
然而，我遇到了错误。这是我的密码：
import sys
import serial
import pickle
ser = serial.Serial('/dev/tty1', 19200)
f = open('myfile.dat', 'wb+')
P = pickle.Pickler(f)
lineOCode = 'LOL
浏览 2提问于2014-03-17得票数 2
我有一个Python包foo (包括pypi repo)，我想很快将其公之于众，并注册为GitHub包。不幸的是，pypi注册表中已经存在foo这个名称，所以我想将包重命名为bar，包括repo。
但是，我已经用foo包创建了结果文件，并用pickle保存，这很耗时，所以我不想用重命名的包重新计算它们。有没有一种方法可以在重命名包的同时仍然能够正确访问文件(作为重命名包的对象)？
除了重命名的包目录以及setup.py和一些导入的更改之外，代码本身将保持不变(模块、类、函数等)。我只想从
foo/
├── docs/
├── tests/
├── setup.py
└── foo/
├
浏览 3提问于2020-11-18得票数 1
1回答
保存随机森林模型存档？
、、、、
试图保存随机森林模型。
所有的方法都失败了：
self.model = RandomForestClassifier(n_estimators=n_estimators,criterion='entropy', min_samples_leaf=2, max_depth=15,min_samples_split=5, max_features=None, n_jobs=-1, random_state=555)
def save_model(self, fname):
with open(fname,'wb') as f :
dill.
浏览 0提问于2019-09-14得票数 3
我有一个熊猫数据文件，我在服务器上保存了一些数据。然后，我使用VSCode将所有东西导入本地机器。现在服务器关闭了，我无法再次访问数据。
我用熊猫来腌制数据：
import pandas as pd
congestion.to_pickle('/home/tugba/Emissions_Research/DATA2/congestion_sensitivity_short.pkl')
但是，当我试图打开时，我会得到"UnpicklingError: pickle数据被截断“错误。我无法以另一种格式保存数据或再次生成数据。我发现的大多数解决方案都建议以不同的方式保存它
浏览 2提问于2022-07-21得票数 0
1回答
我试图在python3.8中加载一个泡菜字符串，但是pickle.loads get错误_pickle.UnpicklingError: slot state is not a dictionary，这个字符串是从postgresql读取的，在python2中它是工作的，我发现python3 3的版本泡菜只支持加载字节类型的数据，但是python2支持str类型。我使用six库加载字符串，但得到了另一个错误UnpicklingError: slot state is not a dictionary，我试图打印插槽，它是一个列表类型的对象，这是一个困惑的问题。我的python2代码：
a =
浏览 28提问于2022-10-17得票数 0
我正在使用支持向量机(scikit)对数据进行培训和测试。我正在训练支持向量机，并从中准备泡菜。然后，我用那个泡菜来测试我的系统。首先，我分别以变量train_data和test_data读取训练数据和测试数据。
在此之后，我用于培训的代码是：
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df = 0.8,
sublinear_tf=True,
use_idf=True)
train_vectors = vectorizer.fit_transform(tr
浏览 1提问于2017-02-03得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用训练带有scikit学习的支持向量机，但我收到了一条错误消息，我不明白。我做错了什么吗？
这是我的脚本。我的想法是我有一个文件，其中每一行都是“标签数据”的形式。数据是由0和1组成的字符串。
svm-learn.py
import os
import re
from sklearn import svm
classifier = svm.SVC()
data = open("sd19-train-binary.txt", "r")
labels = []
training_data = []
i = 0
for line in data:
浏览 4提问于2013-04-08得票数 0
我遵循来保存机器学习模型以供以后使用。模型被丢弃在一台机器中：
from sklearn.externals import joblib
joblib.dump(clf, 'model.pkl')
当我将joblib.load('model.pkl')加载到另一台机器时，我收到了这样的警告：
UserWarning:当使用0.18.1版本时，尝试从0.18版本中提取估计值DecisionTreeClassifier。这可能导致破坏代码或无效的结果。使用风险自负。
那么，是否有任何方法来了解已保存模型的sklearn版本，以将其与当前版本进行比较？
浏览 9提问于2016-12-14得票数 7
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我使用TripAdvisor的文本评论数据集训练了一个情感分析分类器。它可以根据情感预测输入语篇的评等。所有的训练和测试都没问题。
但是，当我将分类器加载到一个新的.ipynb文件并尝试使用评论进行预测时，我得到
NotFittedError: The TF-IDF vectorizer is not fitted** arises.
这是详细的错误：
---------------------------------------------------------------------------
NotFittedError Tr
浏览 13提问于2022-08-10得票数 -1
回答已采纳
当打开要读取的文本文件时，我会得到以下错误：
回溯(最近一次调用)：compugin.py文件，第13行，在input = open('chatbot.txt'，'r'，错误=‘忽略’) TypeError：' errors‘是这个函数的无效关键字参数
这是我的密码：
import nltk
import io
import numpy as np
import random
import string
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn
浏览 0提问于2018-12-17得票数 0
1回答
我能腌制一个拉链的东西吗？
、、、、
我有一个目录，主要包含文本和json文件，还有一个二进制文件( MXNet.Block.save_parameters神经网络的输出)。
我想把这个文件夹拉链然后腌制。假设我有一个zip文件对象：
from zipfile import ZipFile
import os, pickle, itertools
files = list(itertools.chain(*[
map(lambda x: os.path.join(root, x), files)
for root, directories, files in os.walk('model-artifac
浏览 2提问于2020-12-08得票数 0
1回答
我使用cPickle来存储一个字典，它的条目是从sklearn.cluster中进行k均值聚类的聚类对象。我得到的字典，当我不腌制看起来很好，似乎是有用的。但是，当我将它与输入字典进行相等比较时，它的计算结果是False。
amino_acid = 'ILE'
clusterers = {'2 ILE_chi1': MiniBatchKMeans(...),
'2 ILE_chi2': MiniBatchKMeans(...)}
output = open(''.join([amino_acid, &#
浏览 2提问于2015-12-14得票数 0
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我正在使用一个服装标记器传递给TfidfVectorizer。该令牌程序依赖于外部类TermExtractor，该类位于另一个文件中。
我基本上想要构建一个基于特定术语的TfidVectorizer，而不是所有的单个单词/标记。
下面是对它的编码：
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from TermExtractor import TermExtractor
extractor = TermExtractor()
def tokenize_terms(text):
terms = extract
浏览 11提问于2016-02-04得票数 10
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我有200到220个csv文件，我想为每个csv文件计算r平方值，每次打开csv文件并计算r平方，然后再次打开另一个csv文件。下面是我使用的代码：
import pandas
import scipy
import numpy
from sklearn.preprocessing import RobustScaler
url = "file1.csv"
dataframe = pandas.read_csv(url)
dataframe
array=dataframe.values
X=array[:,4:5]
Y=array[:,3:4]
scalerx = Robust
浏览 7提问于2017-02-13得票数 0
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1回答
将滑雪板模型保存到h5py中
、、、、
当我在sklearn中做时，使用h5py将不同的数据保存在同一个hdf5文件中是很方便的。必须跟踪不同的文件会造成文件的混乱，很难跟踪。
特别令人感兴趣的是：
最佳参数(best_params_dict)
网格搜索结果( numpy (蒙面)cv_results_dict)
模型(best_estimator_estimator)
因为前两个是字典，所以可以使用json.dumps将它们转换为字符串，然后作为字符串保存到h5py中。然而，该模型是一个类对象。
h5py似乎不支持泡菜，所以我想知道是否有办法绕过这个问题，并将模型保存到hdf5文件中.？
浏览 16提问于2022-08-30得票数 1
请帮帮我
"E:/Speaker-Identification-Python-master/Speaker-Identification-Python-master/modeltraining.py"，跟踪(最近一次调用)：第49行，在cPickle.dump(gmm中，打开(dest+泡菜文件，'w')) TypeError: call ()参数必须是str，而不是字节
浏览 2提问于2020-02-13得票数 0
1回答
我正在使用python请求库，并试图持久化会话。
由于我的主机上有多个IP，所以我创建了以下方法，以便使会话绑定到特定的IP。
class SourceAddressAdapter(HTTPAdapter):
def __init__(self, source_address, **kwargs):
self.source_address = source_address
super(SourceAddressAdapter, self).__init__(**kwargs)
def init_poolmanager(self, connect
浏览 4提问于2014-12-30得票数 5
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当我尝试从sklearn库from sklearn import linear_model导入linear_model时，我在python中遇到了一个问题。我刚刚通过pip简单地以这种方式安装了它：pip install sklearn。我知道为了避免这个错误，卸载并重新安装sklearn就足够了，但它不起作用。我也是通过conda安装的，但是打开了idle (对吗？)它给出了相同的错误。如何避免呢？注:如果我使用conda的jupyter，它应该工作得很好。
浏览 0提问于2018-06-13得票数 3
我有一个python脚本，它使用sklearn随机森林和固定的random_state = 0生成预测。它总是在一台计算机(系统)上产生决定性的结果，但是当我切换到另一台计算机时，结果是不同的。
有什么方法可以使它在不同的系统中具有确定性吗？如何在另一台机器上，如在第一台机器上，取得相同的结果？
脚本既复杂又长，所以我不会共享代码，但我认为问题是在随机森林random_state中，因为当我尝试使用KNN而不是RF时，结果是相同的。
浏览 0提问于2020-03-11得票数 2
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我的代码如下所示：
from joblib import Parallel, delayed
# prediction model - 10s of megabytes on disk
LARGE_MODEL = load_model('path/to/model')
file_paths = glob('path/to/files/*')
def do_thing(file_path):
pred = LARGE_MODEL.predict(load_image(file_path))
return pred
Parallel(n_jobs=2
浏览 3提问于2020-11-04得票数 6
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我正在将一堆RTF文件读入python字符串。在一些文本中，我得到了一个错误：
Traceback (most recent call last):
File "11.08.py", line 47, in <module>
X = vectorizer.fit_transform(texts)
File "C:\Python27\lib\site-packages\sklearn\feature_extraction\text.py", line
716, in fit_transform
X = super(TfidfVe
浏览 9提问于2012-08-11得票数 13
回答已采纳
1回答
我在python 3中使用NLTK，我想从一个知道文件名的文件中加载一个自定义的泡菜。
我目前在一个目录中有泡菜，如下所示：
/path/to/project/nltk/tokenizers/punkt/english.pickle
我想加载它，并像这样使用它：
import nltk
sent_tokenizer = nltk.data.load('file:/path/to/project/nltk/tokenizers/punkt/english.pickle')
tokens = sent_tokenizer('A really big hunk of text
浏览 4提问于2016-11-12得票数 0
回答已采纳
2回答
我有一个脚本来做一些事情，将结果保存到类变量中，然后对这个变量进行腌制。我还有另一个函数，它加载这个泡菜文件并读取它。
如果我打开这个脚本，运行第一个函数(泡菜到文件)，然后用解酸洗函数运行，然后它运行良好，我可以读取所有的数据。
如果我打开这个脚本，运行第一个函数(泡菜到文件)，关闭应用程序，再次打开它，并加载前面被腌制的同一个文件--类只包含默认值。
代码示例：
class test_class:
table = ["a","b","c"]
def f1():
test_variable = test_class()
浏览 1提问于2015-03-24得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个用户定义的类'myclass‘，我与pickle模块一起存储在文件中，但是我在处理它时遇到了问题。我有大约20个相同结构的不同实例，保存在不同的文件中。当我读取每个文件时，当我得到错误时，代码在某些文件上工作，而对另一些文件不起作用：
'module' object has no attribute 'myclass'
我今天和昨天都生成了一些文件，我的代码只适用于今天生成的文件(我没有在昨天和今天之间更改类定义)。
我想知道我的方法是否不健壮，如果我没有按我应该做的那样做，例如，也许我不能对用户定义的类进行腌制，以及这是否在过程中引入了一些随机
浏览 1提问于2015-03-20得票数 3
我正在尝试从sklearn.cross_validation导入train_test_split()，但出现类似“没有名为‘sklearn.Cross_validation’的模块”这样的错误，但我已经在anaconda中安装了scikit learn。所以怎么解决这个问题是不明白的。
from sklearn.cross_validation import train_test_split
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError
浏览 25提问于2019-07-30得票数 1
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