scikit-learnで学習した分類器をjoblib.dumpで保存するときはcompressをTrueにするとファイルが一つにまとまって便利 - 洋食の日記
scikit-learnで学習した分類器を保存する場合、joblib.dumpを使用するが、これだと、大量のnpyファイルが作られる。この場合、joblib.dumpのcompressを使うとよい。まず、例えば以下のような、train.pyがあるとする。 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.datasets import load_svmlight_file from sklearn.multiclass import OneVsRestClassifier from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.externals import joblib def main(): # MNISTの訓練データセットを読み込む。 tr_samples, tr_labels
IoTやAIを活用した新規事業の創出へ、IDCフロンティアがコンテナ技術の「OpenShift」採用 | IT Leaders
IT Leaders トップ ＞ テクノロジー一覧 ＞ 開発ツール／プラットフォーム ＞ ユーザー事例 ＞ IoTやAIを活用した新規事業の創出へ、IDCフロンティアがコンテナ技術の「OpenShift」採用 開発ツール／プラットフォーム 開発ツール／プラットフォーム記事一覧へ [ユーザー事例] IoTやAIを活用した新規事業の創出へ、IDCフロンティアがコンテナ技術の「OpenShift」採用 2017年7月31日(月)田口 潤（IT Leaders編集部） リスト データセンター大手のIDCフロンティアは、米Red Hatのコンテナアプリケーション実行環境「Red Hat OpenShift Container Platform」を採用した。同社が営むクラウド事業の一環として提供するのではなく、自らコンテナアプリケーションを開発・実行するのが採用の目的という。 IoTやAI、あるいはロ
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