python引用模块的方法_python开发工具

激活谷笔记 • 2025-01-03 11:23 • 阅读 13

调用Python模型通常涉及以下步骤：

加载模型

使用Python的`joblib`或`pickle`库将训练好的模型保存为文件，例如`.h5`、`.pb`、`.pkl`等格式。

使用`joblib.dump（）`或`pickle.dump（）`将模型保存到指定目录。

读取模型

使用`joblib.load（）`或`pickle.load（）`从保存的文件中加载模型。

调用模型

使用加载的模型进行预测，通常通过调用模型对象上的`predict`方法。

 保存模型 import os from sklearn.externals import joblib 创建文件目录 dirs = 'testModel' if not os.path.exists（dirs）: os.makedirs（dirs） 保存模型 joblib.dump（LR, dirs + '/LR.pkl'） 读取模型 LR = joblib.load（dirs + '/LR.pkl'） test = np.array（[[3,4,5],[8,7,6]]） print（'预测结果：', LR.predict（test））

如果你需要在C语言中调用Python模型，可以使用Python的C API，例如：

 include 
  
    
   int main（） { Py_Initialize（）； PyRun_SimpleString（"import math\n" "def factorial（n）:\n" "return math.factorial（n）\n" ""）； PyObject *pModule = PyImport_ImportModule（"__main__"）； PyObject *pFunc = PyObject_GetAttrString（pModule, "factorial"）； PyObject *pArgs = PyTuple_Pack（1, PyLong_FromLong（5））； PyObject *pValue = PyObject_CallObject（pFunc, pArgs）； long result = PyLong_AsLong（pValue）； printf（"Factorial of 5 is: %ld\n", result）； Py_Finalize（）； return 0； }

请注意，这些示例代码可能需要根据你的具体需求进行调整。如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文信息

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