python 调用训练好的模型

在Python中调用训练好的模型可以通过以下步骤实现：

1. 导入相关的库和模型：首先，需要导入相关的库以及训练好的模型。比如，如果使用的是scikit-learn库中的模型，可以使用以下代码导入：

from sklearn.externals import joblib

# 导入训练好的模型
model = joblib.load('path/to/trained_model.pkl')

2. 准备输入数据：为了对模型进行预测，需要准备输入数据。根据具体的问题，可以从文件中读取或者手动创建输入数据。为了保持与训练时相同的输入格式，可能需要对数据进行一些预处理，例如归一化或处理缺失值。

3. 使用模型进行预测：调用训练好的模型的predict方法进行预测。根据具体的问题，可以传入单个样本或批量样本。

# 准备输入数据
input_data = ...

# 使用模型进行预测
prediction = model.predict(input_data)

4. 处理预测结果：根据具体的问题，对预测结果进行后续处理。例如，可以将预测结果保存到文件中或在终端打印出来。

# 处理预测结果
...

# 保存结果到文件
...

值得注意的是，导入模型时需要确保与导出时使用的库和版本相对应。因此，在导入模型之前，确保已经正确安装了相应的库。此外，还需要根据模型的具体要求进行适当的输入数据处理和后续结果处理。