请注释以下每一行代码并且说明整体在做什么import pickle def save_model(model, file_name): """用于保存模型""" with open(file_name, "wb") as f: pickle.dump(model, f) def load_model(file_name): """用于加载模型""" with open(file_name, "rb") as f: model = pickle.load(f) return model def flatten_lists(lists): flatten_list = [] for l in lists: if type(l) == list: flatten_list += l else: flatten_list.append(l) return flatten_list
时间: 2024-04-27 07:25:11 浏览: 126
Iris_Flower_Classification_Model_Deployment:使用Flask- Iris花卉分类器的机器学习模型部署
这段代码定义了三个函数:`save_model`、`load_model` 和 `flatten_lists`。
`save_model` 函数的作用是将传入的模型对象保存到指定的文件中。函数的参数 `model` 是要保存的模型对象,`file_name` 是指定的保存文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制写入模式("wb"),然后使用 `pickle.dump` 函数将模型对象保存到文件中。
`load_model` 函数的作用是从指定的文件中加载模型对象。函数的参数 `file_name` 是指定的加载文件名。函数内部使用 `with open` 语句打开指定文件,模式为二进制读取模式("rb"),然后使用 `pickle.load` 函数从文件中加载模型对象,并将其赋值给 `model` 变量,最后返回 `model` 变量。
`flatten_lists` 函数的作用是将嵌套列表转换为扁平化的列表。函数的参数 `lists` 是要转换的嵌套列表。函数内部使用 `for` 循环遍历 `lists` 中的所有元素,如果元素是列表类型,则将其扁平化后添加到 `flatten_list` 列表中,否则直接将元素添加到 `flatten_list` 列表中。最后返回 `flatten_list` 列表。
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