TabularPredictor.load

classmethod TabularPredictor.load(path: str, verbosity: int = None, require_version_match: bool = True, require_py_version_match: bool = True, check_packages: bool = False) → TabularPredictor[source]

从文件中加载先前由fit()生成的TabularPredictor对象并返回该对象。强烈建议使用与拟合时完全相同的AutoGluon版本来加载预测器。

警告

autogluon.tabular.TabularPredictor.load() 隐式使用了 pickle 模块，众所周知这是不安全的。有可能构造恶意的 pickle 数据，这些数据在反序列化期间会执行任意代码。切勿加载可能来自不可信来源的数据，或者可能被篡改的数据。只加载你信任的数据。

Parameters:

  • path (str) – 该Predictor之前保存的目录路径。

  • verbosity (int, default = None) – 设置此 Predictor 加载后的详细程度级别。 有效值范围从 0（最不详细）到 4（最详细）。 如果为 None，则不会更改现有的日志详细程度。 指定较大的值以在使用 Predictor 进行推理时看到更多打印的信息，指定较小的值以看到更少的信息。 有关更多信息，请参阅 TabularPredictor 初始化。

  • require_version_match (bool, default = True) – 如果为True，当加载的预测器的autogluon.tabular版本与安装的autogluon.tabular版本不匹配时，将引发一个AssertionError。 如果为False，将允许加载在不兼容版本上训练的模型，但不推荐这样做。用户如果尝试这样做，可能会遇到许多问题。

  • require_py_version_match (bool, default = True) –

    如果为True，当加载的预测器的Python版本与安装的Python版本不匹配时，将引发AssertionError。

    微版本差异（如3.9.2和3.9.7）将记录警告但不会引发异常。

    如果为False，将允许加载在不兼容的Python版本上训练的模型，但不推荐这样做。如果尝试这样做，用户可能会遇到许多问题。

  • check_packages (bool, default = False) – 如果为True，将检查加载的预测器的包版本与当前环境的包版本。 对于每个包版本不匹配的情况，将记录警告。

Returns:

预测器

Return type:

TabularPredictor

示例

>>> predictor = TabularPredictor.load(path_to_predictor)