模型序列化简介

你已成功训练了一个机器学习模型。它驻留在计算机内存中，保存着从数据中学到的所有模式。但当你的脚本运行完毕或重启计算机时会怎样呢？这个模型，就像程序中的任何其他变量一样，会消失。为了后续将这个训练好的模型用于预测，或与他人分享，你需要一种方法来保存其状态。这种将内存中的对象转换为可存储或传输格式的过程，称为序列化。

可以将其视为对模型对象进行一次快照，准确地捕捉其训练后的状态。序列化将这个活跃的Python对象，包括其学到的参数和结构，转换为字节流。然后，这个字节流可以轻松写入磁盘文件。之后，你可以读取这个文件并执行逆向过程，即反序列化，将完全相同的模型对象重新构建回内存。

机器学习模型为何需要序列化？

• 持久化：它使得你能够将训练好的模型保存到磁盘，这样每次需要时无需重新训练。训练过程可能计算成本高昂且耗时，因此保存结果很重要。
• 可移植性：序列化的模型文件可以传输到不同的机器或环境中。这对于部署是基本要求，因为在一个系统上训练的模型通常需要在另一个系统上运行（例如生产服务器）。
• 可复用性：你可以随时加载已保存的模型，对新数据进行预测，而无需重新运行训练代码。

基本流程

一般流程如下所示：

1. 训练：在 Python 中开发并训练你的机器学习模型。
2. 序列化：使用序列化库将训练好的模型对象转换为字节流。
3. 存储：将此字节流写入文件（例如，my_model.pkl 或 my_model.joblib）。
4. （后续/其他地方）加载：从文件中读取字节流。
5. 反序列化：使用相同的库将字节流反转回功能性 Python 模型对象。
6. 预测：使用加载的模型对新数据进行预测。

下图展示此过程：

该流程展示了从内存中训练好的模型对象，经由序列化转换为存储的字节流（文件），再通过反序列化回到可能不同环境中的可用模型对象。

在 Python 中，有几个库可以执行序列化。对于机器学习任务，最常用的是 Python 内置的 pickle 模块和 joblib 库，后者特别针对机器学习模型中常见的大型数值数组进行了优化。以下章节将展示如何使用这些工具来有效保存和加载你的模型。