pickle

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    임의의 포리스트 모델을 저장하려면 아래 코드를 사용하고 있습니다. cPickle을 사용하여 훈련 된 모델을 저장합니다. 새로운 데이터가 보일 때마다 모델을 점진적으로 교육 할 수 있습니까? 현재 기차 세트에는 약 2 년 데이터가 있습니다. 또 다른 2 년을 훈련 할 수있는 방법이 있으며 기존의 저장된 모델에 추가하는 것입니다. rf = RandomFores

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    큰 사전 파일을 쉰 피클 형식으로 저장했습니다. 나는 오래된 수퍼 노트북 애플 리케이션에서 열 수 있습니다. 그러나이 버전을 실행하면 최신 버전에서 IOPub 오류가 표시됩니다. big_dict = np.load('a_large_dictionary.npy').all() 오류 : IOPub data rate exceeded. The notebook se

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    다중 처리 풀 기능은 전달 된 모든 매개 변수를 피클링 한 다음 풀에서 재 작성합니다. 필자는 필자가 선택할 수없는 매개 변수 (예 : C++ 개체)를 가지고 있으며 만들 때 많은 시간이 필요합니다. 이러한 매개 변수를 직렬화 할 필요없이 풀에 전달할 수있는 방법이 있습니까?

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    내 코드를 더자가 치료할 수있는 문제가 있습니다. 예 : CSV에서 Vertica 데이터베이스로 데이터를로드하는 방법 1을 실행합니다. 두 번째 방법은 데이터베이스의 행 수와 CSV 파일의 행 수가 동일한 지 확인하는 것입니다. 행 수가 일치하지 않으면 쿼리를 호출 한 지점에서 메서드 2를 호출하여 CSV에서 데이터베이스로 데이터를로드하려고합니다. 이 문제

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    모든 x ad y 좌표 (래스터 레이어의 각 픽셀 중앙에 위치)를 텍스트 파일의 목록으로 저장하려고합니다. 먼저 테스트를 위해 코드 아래에 올바른 코드를 작성합니다. import os import pickle mylist = [(12, 25), (65, 96), (10, 15)] path = r"data/listfile" file = 'file

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    Windows에서이 notebook을 Python 3.5.3으로 구현 중이며 load_vectors() 요구. 게시 된 다른 솔루션을 시도했지만 아무도 작동하지 않습니다. <ipython-input-86-dd4c123b0494> in load_vectors(loc) 1 def load_vectors(loc): 2 return (loa

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    sklearn.externals.joblib.dump 또는 pickle.dump을 사용하여 저장된 사용자 지정 변환기의 인스턴스를로드 할 수 없습니다. 사용자 지정 변환기의 원래 정의가 현재 파이썬 세션에서 누락되어 있기 때문입니다. , 내가 정의, 하나 개의 파이썬 세션에서 가정 작성하고 사용자 정의 변압기를 저장, 그것은 또한 같은 세션에서로드 할 수

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    피클 파일에 데이터를 저장하는 기능을 빌드하려고합니다. with open('x.pickle', 'wb') as f: pickle.dump(x, f) 을하지만 실제로는 그것에서 함수 그래서 다시하고 다시 작성할 필요가 없습니다 만들고 싶어 : 나는 이런 식으로 피클을 사용하여 작동하는지 알고있다. 다음은 내가 시도한 것입니다 : def pickl

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    클래스 인스턴스의 빠른 복사본을 만들려고합니다. cPickle.loads(cPickle.dumps(),-1)은 copy.deepcopy보다 거의 5 배 빠르지 만 I read that ujson is much faster than cPickle과 비슷합니다. 나는 ujson이 맞춤 클래스로 작업하도록 할 수 없었습니다. 그렇게 할 수 있습니까? 예 : im

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    필자는 동적으로 생성 된 유형 (즉, 3-arg type()을 호출하여 생성 된 유형)을 피클 링하고 멋지게 제거하려고 시도했습니다. 난 this module switching trick 모듈의 사용자로부터 세부 정보를 숨기고 깨끗한 의미를 부여하기 위해 사용 해왔다. 이미 내가 배운 몇 가지 :이 유형이 유형은 무엇 getattr 발견과 일치해야합니다 모