导入模型 - Python

在 Python 中，要使用已经建立好的模型，需要将模型导入到当前代码中才能使用。模型可以由自己或其他人创建，常见的是 Scikit-Learn、TensorFlow 等在人工智能领域中很受欢迎。

接下来将介绍 Python 如何导入模型。

导入已训练好的模型

使用 scikit-learn（一种简单且高效的数据挖掘和数据分析工具）训练一个名为 model.pkl 的线性回归模型，并将其保存到磁盘上，模型的导出非常简单：

import pickle

# load the model
model = pickle.load(open('model.pkl','rb'))

Python原生的序列化协议是pickle和cPickle，将其序列化保存到硬盘上。反序列化则直接使用pickle.load()方法。

导入TensorFlow模型

导入TensorFlow模型涉及到以下几个步骤：

1. 导入 TensorFlow 库和其他必要库。
2. 加载 TensorFlow 模型并使用 tf.saved_model.load() 函数。 TensorFlow 使用 tf.saved_model.loader.load() 函数加载 SavedModel 文件。SavedModel 是一种建立在 TensorFlow 模型之上的格式，可以存储模型和与模型一起使用的变量和其他资产。主要用于存储生产模型、在不同平台之间转移模型或用于部署模型。
3. 查看加载的模型中提供的变量、方法等。

import tensorflow as tf

# load the TensorFlow model
model = tf.saved_model.load('path/to/model')

# check model signature
print(list(model.signatures.keys()))  # ['serving_default']

# get the input shape of the model
print(model.signatures['serving_default'].inputs[0].shape) # (?, 28, 28, 1)

在此示例中，我们将模型加载到 model 变量中，并通过使用 model.signatures.keys() 查看该模型提供了哪些标签（签名）。 最常见的标签是 serving_default，代表模型的目标签名。 我们通过输出 serving_default 来检查模型签名并查看输入形状。

结论

这是 Python 如何导入已训练好的模型的简要介绍。Scikit-Learn和TensorFlow是目前较为受欢迎的机器学习工具，它们都提供了保存和导出模型的方法，方便使用者进行模型的部署、集成等操作。