保存训练好的模型并调用
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了保存训练好的模型并调用相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
当我们训练好一个model后，下次如果还想用这个model，我们就需要把这个model保存下来，下次直接导入就好了，不然每次都跑一遍，训练时间短还好，要是一次跑好几天的那怕是要天荒地老了。
scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可。
保存至本地：
from sklearn.externals import joblib clf.fit(train[features], y) joblib.dump(clf, "train_model.m")
从本地调回：
clf = joblib.load("train_model.m")
以上是关于保存训练好的模型并调用的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章
TensorFlow 调用预训练好的模型—— Python 实现
如何使用 tensorflow 微调训练好的模型和保存的模型？