KerasRegressorをpickleやjoblibで保存できるようにする方法

概要

KerasRegressorをpickleやjoblibで保存しようとするとエラーになりますが、
保存できるようにする方法です。

ソリューション

以下でKerasRegressorをモンキーパッチ

def KerasRegressor__getstate__(self):
    result = { 'sk_params': self.sk_params }
    with tempfile.TemporaryDirectory() as dir:
        if hasattr(self, 'model'): # 親Estimatorによるcloneなどで存在しないケースがある
            self.model.save(dir + '/output.h5', include_optimizer=False)
            with open(dir + '/output.h5', 'rb') as f:
                result['model'] = f.read()
    return result
KerasRegressor.__getstate__ = KerasRegressor__getstate__

def KerasRegressor__setstate__(self, serialized):
    self.sk_params = serialized['sk_params']
    with tempfile.TemporaryDirectory() as dir:
        model_data = serialized.get('model')
        if model_data:
            with open(dir + '/input.h5', 'wb') as f:
                f.write(model_data)
            self.model = models.load_model(dir + '/input.h5')
KerasRegressor.__setstate__ = KerasRegressor__setstate__

解説

__getstate__, __setstate__ を使うと、pickleのシリアライズ、デシリアライズをクラスごとにカスタマイズできる。 (詳細はぐぐって)