Python 是否有可能重用在其他不使用'；你不知道吗？

我一直在寻找这些信息，但我在任何地方都找不到，所以这是我的照片

我是Python2.7的初学者，我学习了一个模型，多亏了cPickle，我保存了它，但现在我想知道是否可以从另一个设备（没有sklearn库）加载它，然后使用model.predict（X）

谢谢你的回答

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PS：当然，我以pkl格式将模型发送到新设备

您可以在不使用sklearn的情况下加载它，请参阅（使用cPickle的其他语言支持），但您不能将其用于预测，因为sklearn没有其他语言接口。

您可以在不使用sklearn的情况下加载它，请参阅（使用cPickle的其他语言支持），但是您不能将其用于predict，因为sklearn没有其他语言接口。

正如其他人所说，如果没有安装sklearn，取消勾选将无法工作；Python pickle就是这样工作的。在底层，当您pickle某些东西时，您并没有保存所有使用的对象/类的实际源代码-pickle只保存对象的类/模块名称。因此，您需要相同的环境来取消勾选数据

允许将scikit学习模型的有限子集导出到其他语言。它通过导出sklearn估计器的参数，然后在目标语言中提供“预测”函数的实现来实现。对于大多数模型来说，预测程序的实现比训练简单得多，所以是可行的。如果您绝对需要，您可以手动执行同样的操作，而sklearn porter不支持您的模型

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但通常更容易确保环境兼容，即安装了sklearn且软件包的版本匹配。

正如其他人所说，如果没有安装sklearn，取消勾选将无法工作；Python pickle就是这样工作的。在底层，当您pickle某些东西时，您并没有保存所有使用的对象/类的实际源代码-pickle只保存对象的类/模块名称。因此，您需要相同的环境来取消勾选数据

允许将scikit学习模型的有限子集导出到其他语言。它通过导出sklearn估计器的参数，然后在目标语言中提供“预测”函数的实现来实现。对于大多数模型来说，预测程序的实现比训练简单得多，所以是可行的。如果您绝对需要，您可以手动执行同样的操作，而sklearn porter不支持您的模型

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但通常更容易确保环境兼容，即安装了sklearn且软件包的版本匹配。

否。取消勾选时，您需要安装库（并且大部分与酸洗时使用的版本完全相同）。好的，谢谢您的帮助！您可能想查看和了解更多信息。否。取消酸洗时，您需要安装库（大部分与酸洗时使用的版本完全相同）。好的，谢谢您的帮助！您可能想查看和了解更多信息。我是的主要开发人员。您可以在命令行上以pickle格式交互地传输模型，例如：

python-mskrearn\u porter-i estimator.pkl--js--pipe>estimator.js

。如果porter不支持所使用的算法，那么您将在命令行上看到一个错误。否则它将生成传输版本并保存在管道文件中。您可以在命令行上以pickle格式交互地传输模型，例如：

python-mskrearn\u porter-i estimator.pkl--js--pipe>estimator.js

。如果porter不支持所使用的算法，那么您将在命令行上看到一个错误。否则，它将生成传输版本并将其保存在管道文件中。