joblib.load

joblib.load() 是一个用于从磁盘中加载已经保存的 Python 对象的函数，常用于机器学习中的模型加载。它可以加载通过 joblib.dump() 函数保存的任何 Python 对象，包括 NumPy 数组、Pandas 数据帧、Scikit-Learn 模型等。这个函数可以省去手动反序列化过程的麻烦，因此可以方便地将已经训练好的模型加载到内存中，以供后续的预测和推理使用。

相关问题

joblib.load报错

joblib.load 是用于加载已经保存的 Python 对象的函数。如果出现报错，可能是以下原因之一：

1. 文件路径不正确：请检查文件路径是否正确，确保文件存在。

2. Python 版本问题：如果使用 Python 2.x 版本，需要使用 joblib 库的旧版本。如果使用 Python 3.x 版本，则应该使用 joblib 的新版本。

3. 序列化对象不兼容：joblib 库只能序列化 Python 的某些对象，如果对象不兼容，可能会导致加载失败。请确保对象可以被正确序列化。

4. 内存不足：如果加载的文件过大，可能会导致内存不足，从而导致加载失败。

请根据具体情况进一步排查问题。如果问题无法解决，请提供更多的细节信息，以便我们更好地帮助你解决问题。

joblib.load示例

joblib.load() 函数用于从磁盘中加载已经序列化的 Python 对象。它的语法如下：

joblib.load(filename, mmap_mode=None)

其中，`filename` 是被加载的文件的路径，`mmap_mode` 是可选的参数，用于指定内存映射模式，如果指定为 None，则会使用默认值 `'r'`。

下面是一个示例：

import joblib

# 定义一个 Python 对象
data = {'name': 'Alice', 'age': 28, 'city': 'Beijing'}

# 将 Python 对象序列化并保存到磁盘
joblib.dump(data, 'data.joblib')

# 从磁盘中加载 Python 对象
loaded_data = joblib.load('data.joblib')

# 打印加载的 Python 对象
print(loaded_data)

输出结果为：

{'name': 'Alice', 'age': 28, 'city': 'Beijing'}