python - 如何在内存中加载 scikit-learn 机器学习模块？

Question

我使用 scikit-learn 创建了一个 SVM 分类器；基本上，它会提取描述，然后根据该描述返回一个类别。

目前我已经使用 FLASK 创建了一个 API框架，以便将我的调用发送到集中式 Linux 盒子。然而，我每次使用它时都会对其进行酸洗和取消酸洗，但我想创建一个持久加载的模型以加快我的分类时间。

1. 人们可以推荐资源吗？
2. 指导我如何实现这一目标？

Answer 1

import pickle

model = pickle.load(path)

def predict(val):
    return model.predict(val)

在函数外部声明文件会将它们保留在内存中，直到 api 运行为止。从您的 Flask 脚本中调用预测函数。