skflow 保存，调用已训练好的模型

使用skflow 进行模型训练，往往需要很多的时间，特别是数据量增大的时候。

这样每次预测都重新训练一次模型是不现实的。

而模型往往需要重复使用，因此将训练好的模型保存下来并随时调用时很有必要的。

下面设训练好的模型是   classifier  

用.save属性将 classifier 存为

'/tmp/tf_examples/my_model_1/' 路径下的   my_model_1  文件

import skflowclassifier = skflow.TensorFlowLinearRegression()classifier.fit(...)classifier.save('/tmp/tf_examples/my_model_1/')new_classifier = TensorFlowEstimator.restore('/tmp/tf_examples/my_model_2')new_classifier.predict(...)

使用 .restore 属性重新加载 保存的模型，并用它进行预测。

来源 ： http://www.open-open.com/lib/view/open1455374055261.html