pickle

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    사람이 볼 수 있듯이 나는이 코드를 실행으로, 나는 Ipython 콘솔에서 m = 3에서 명령 포인터를 볼 수 `import pdb import pickle ........ def Abc(a,b): ******** ***** def Xyz(**m): **** **** getIt=pickle.load(open('L

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    각 작업에서 첫 번째 단계로 ~ 500 개의 이미지가 있으며 ndimage.filters 아래의 필터는 1 개의 코어 만 사용하는 것으로 보입니다. 나는 multiprocessing.queue와 함께 multiprocessing.pool과 multiprocessing.process를 시도했다. 둘 다 작동했지만 단일 프로세스를 사용하는 것보다 훨씬 느리게

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    AWS의 초보자이며 Scikit-Random을 사용하여 RandomForestClassifier를 교육하고 pLI 형식의 모델을 얻으려면 joblib를 사용했습니다. AWS Lambda에서이 RandomForest를 재사용하고 싶습니다. 내 모델을 다시로드하려면 sklearn.externals가 필요하므로 Numpy, Scipy, sklearn, my co

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    저장할 대형 이미지 데이터 세트가 있습니다. 300,000 개의 이미지가 있습니다. 각 이미지는 내가를 적재하는 시간이 오래 걸리는 어떤 시간 (L)가 메모리 오류 그러나로 img_arr = np.stack(images, axis=0) np.savetxt('pixels_dataset_large.csv',img_arr,delimiter=",") 을 따

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    현재 사용자가 적합하다고 생각하는 사전을 업데이트 할 수있는 인벤토리 시스템을 만들고 있습니다. 나는 그것이 내가 나를 위해 사전을 저장하는 것처럼 보였기 때문에 내가 피클을 사용할 것이라고 생각했다. 유일한 문제는 지금 내가 목록을 참조 할 때마다이며, 목록에 다른 항목을 추가하기 위해 돌아가서 목록에있는 항목을 지 웁니다. import pickle #

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    pickle을 python으로 사용하는 것이 처음입니다. 이 내가 볼 수없는 나는 이제 어떻게 pickle.load(open("result.p", "rb")) 를 사용하여이 파일을 읽을 수 있어요 result = "123" pickle.dump(result, open("result.p","wb")) 물리적 피클 파일 결과 내가 피클 파일에 데이터를

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    문장의 예측 감정에 순진한 베이지 알고리즘을 사용하고 있습니다. 나는 미래의 사용을위한 모델을 만들고있다. 나는 cpickle을 사용하여 모델을 저장하고 있습니다. 그러나 문장을로드하고 예측할 때 너무 많은 시간이 걸립니다. 약 100MB의 .pkl 파일을로드하는 데 너무 많은 시간이 걸립니다. 3 가지 모델이 있습니다. 저는 Python에서 Flask 마

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    sklearn 모델을 pickleing하여 S3에 공개적으로 업로드하는 경우 거기에서로드 할 수있는 방법이 있습니까? truncated_svd.pkl이라는 버킷에 model이라는 버켓과 pickle 파일이 있다고 가정 해보십시오. 인증을 제공 할 필요없이 피클을 사용하여 S3에서 내 truncated_svd.pkl 파일을로드 할 수있는 방법이 있습니까? 이

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    일부 회귀 작업을 위해 추가 트리 모델을 교육했습니다. 우리 모델은 3 개의 여분의 나무들로 이루어져 있으며, 각각은 200 나무의 깊이 30을 가지고 있습니다. 3 여분의 나무 꼭대기에는 능선 회귀를 사용합니다. 우리는 몇 시간 동안 모델을 훈련시키고 훈련 된 모델 (전체 클래스 객체)을 나중에 사용하기 위해 pickle합니다. 그러나 저장된 훈련 된 모

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    이라는 모듈 1에 피클을 만들었으며 module2에서 열어보기를 기대합니다. pickle은 module1의 함수에서 열립니다. 현재 module2에서 함수를 가져오고 있지만 다른 모듈에서 모듈을 실행할 때마다 피클을 만들 것이라고 생각하기 때문에 가장 효율적인 방법은 아닌 것 같습니다. 따라서 필자는 직접 다른 모듈에서 피클을 가져 오는 것으로 생각했지만