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katsuki5080
@katsuki5080

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自作の機械学習モデルを保存し、異なるデータで予測を行うやり方を教えてください。

pythonを用いて、機械学習モデルの作成を行っています。

モデルを学習させた後、そのモデルを保存し、それを使って学習データとは異なるデータを予測したいです。
保存の仕方、呼び出し方、予測させたいデータの渡し方が分かりません。具体的に教えていただけると幸いです。

機械学習モデルは以下のリンク先の物を少し自分用に改良しているくらいで、環境やベースはほぼ同じです。
学習させたのち、CSV形式データの、指定した時刻からのデータを予測させたいです。

よろしくお願いいたします。

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1Answer

該当のソースを見る限り、トレーニングして、テストデータで検証をする機能だけしかなさそうです。

main.py(一部)
if __name__ == '__main__':
    model_train(PeMS, blocks, args)
    model_test(PeMS, PeMS.get_len('test'), n_his, n_pred, args.inf_mode)

別のデータを渡して推論させたい場合には、おそらく内容を理解して自分でプログラムを組む必要があると思います。

名前からすると models/tester.pymodel_inference を呼び出すようにするのだと思います。

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Comments

  1. @katsuki5080

    Questioner
    回答ありがとうございます!やはり、自分で書くしかないですよね…
    内容理解がすごく難しいです。何をどう書き加えればいいのか…
    model_inferenceはトレーニングで使われているので違うかもしれないです。ありがとうございます。

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