我正在研究一个ML模型，我遇到了一个关于伪变量的问题。我的数据框有分类列WindGustDir、WindDir3pm和WindDir9am我需要创建虚拟变量，但问题是这三列具有相同的数据。它们包含了风向，如N，S，W，E，WSW ...所以在创建虚拟变量之后，我有N，S，S，S这样的列...我不知道这会不会给我的模型带来
浏览 9提问于2020-02-01得票数 0
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我的目标是在google引擎上做出预测。gcloud ml-engine local predict --model-dir={MY_MODEL_DIR} --json-instances={MY_INPUT_JSON_INSTANCE}
(gCloud.ml-Engin.loca
浏览 5提问于2018-02-16得票数 12
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我使用TF Hub重新训练了用于图像分类的模型。现在我想在云中为它提供服务。为此，我需要一个SavedModel。来自TF集线器的脚本在训练完成后使用tf.saved_model.simple_save生成SavedModel。让我困惑的是，我从该方法获得的SavedModel文件夹中的.pb文件比训练后保存的最终.pb要小得多。simple_save现在也被弃用了，我试着在按照这个完成训练后获得我的SavedModel。
但是我<e
浏览 0提问于2019-03-01得票数 2
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我有两个文件，一个是ML模型大小为1GB的file1.py文件，另一个是file2.py文件，它从file1调用get_vec()方法并接收向量。每次调用file1 get_vec()方法时都会加载ML get_vec。这就是从磁盘加载模型所花费的大量时间(大约为10s)。我想告诉file1，不要每次都重新加载模型，而是使用以前调用的加载模型。这似乎是一个小代码，但它是一个大型项目的一部分，我不能将两者放在同一个文件中</em
浏览 4提问于2020-04-05得票数 7
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我正在尝试将一个经过训练的模型保存到S3存储中，然后尝试通过来自pyspark.ml的管道包加载和预测这个模型。下面是我如何拯救我的模型的一个例子。//s3-dummy_path-orch/dummy models/pipeline_testing_1.model"我能够成功地保存模型</em
浏览 7提问于2021-02-08得票数 1
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我已经在Azure ML.Its中将一个模型部署为一个Webservice，这是一个简单的模型，它所做的只是做一个线性回归，.The底层代码是python。现在，我需要从客户端传递所有列都必须选择为独立变量的动态变量。我怎么能在Azure ML工作室做这件事？
浏览 2提问于2016-03-21得票数 0
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自定义算法容器训练了一个Tensorflow Keras模型，在它完成培训之后，我保存模型：培训作业成功完成，但当我尝试部署自定义算法容器生成的sagemaker.Estimator时，会得到以下错误：
tensorflow.python.framework.errors_impl.PermissionDeniedError: /opt/ml/mod
浏览 1提问于2021-10-08得票数 0
我们正在用Python设置Azure ML SDK。当我们在Python notebook中使用Azure ML SDK创建模型时，我们必须手动编写代码来使用Azure ML和Scikit learn的功能--但是如果我们在ML studio中建模，我们将通过拖放轻松地完成所有这些工作所需的解决方案是我们是否可以在Azure ML Studio中构建模型，并在Az
浏览 29提问于2020-04-23得票数 1
我在比较两个模型，一个是指数平滑模型，另一个是ARIMA模型。那么如何计算ARIMA过程的MSE呢？这是这门艰苦课程的最后一项作业，非常感谢您的帮助！
浏览 1提问于2016-01-25得票数 0
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我有一个python程序，在这里我使用一个优先级队列来跟踪要处理的对象。目前，队列是使用SortedList实现的，它运行得非常好。ml = MultiSortedList()ml.append((2, "a", 40.0),((<
浏览 6提问于2015-03-18得票数 7
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我正在尝试将吸光度(Abs)值转换为浓度(ng/mL)，基于已建立的线性模型和标准曲线。我计划通过使用predict()函数来实现这一点。我在获取predict()以返回期望的结果时遇到了麻烦。下面是我的代码示例： Abs550nm=c(1.7535,1.5896,1.4285,0.9362predict(object=LM.2,
+
浏览 0提问于2014-10-01得票数 7
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在Azure ML Studio中，我们可以选择一些内置的ML模型，如分类、回归等，我们可以将这些模型拖放到工作流中。我的问题是，我能否上传我在Python系统上本地构建的自定义ML模型，并将其添加到工作流中？
浏览 1提问于2019-08-14得票数 1
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我是Azure ML的新手。我有一些怀疑，.Could，任何人请澄清我的怀疑，列出如下。
我想使用天蓝色的ML实验服务来建立一些模型和创建web。是否可以在ML工作室中做同样的事情。此外，<e
浏览 0提问于2018-03-16得票数 4
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我训练了一个XGBoost模型，对它进行了细化，对它进行了评估，并使用aws管道注册了它。现在我要部署模型。但是，模型伪影的位置被保存为Join对象，因为best_model.deploy(...)无法进行部署。任何关于如何部署最训练有素的模型的建议。response_types=["test/csv"],
inference_instances=["<e
浏览 13提问于2022-07-01得票数 1
根据this - ，我试图使用现有的模型来创建端点，但我遇到了以下错误： File "/miniconda3/lib/python3.7)
File "/miniconda3/lib/python3.7/site-packages/sagemaker_sklearn_container/serving.py&qu
浏览 3提问于2020-06-21得票数 3
我是机器学习世界的新手，我用ScikitLearn library.It构建并训练了一个ml模型，它在木星笔记本上运行得非常好，但是当我将这个模型部署到Google并尝试使用Python脚本提供服务时，下面是我的模型代码片段：
from sklearn.ensemble：
0.93
精确召回F1-得分支持0 0
浏览 0提问于2018-04-25得票数 1
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我有一个keras模型，预训练权重h5df约为700mb。我想在Apache Spark中使用它作为广播变量。1.这似乎是不可能的，因为keras模型本身不是spark感知的，也是不可序列化的。因此，尝试在ElephasTransformer中包装Keras预训练模型。这抛出了多个错误(我使用的是python 2.7 )。例如，在Elephas的ml_model.py文件"
浏览 6提问于2017-09-30得票数 3
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我正在研究一个固定时间段(比如n天)内股票回报的预测模型。我希望提前收集一些想法。我的问题是：任何想法都是值得感谢的。编辑:我的</e
浏览 5提问于2018-04-28得票数 0
我正在使用PySpark和MLlib使用Spark 1.3.0，我需要保存和加载我的模型。py4j.GatewayConnection.run(GatewayConnection.java:207)所以我的问题是就我调试而言，我的模型是存储的(本地的和HDFS上的)，它们包含许多带有一些数据的文件。我有一种感觉，模型<
浏览 0提问于2015-03-25得票数 15
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