come salvare/caricare un modello addestrato in H2o?

Question

Il tutorial utente dice

Navigate to Data > View All 
Choose to filter by the model key 
Hit Save Model 
Input for path: /data/h2o-training/... 
Hit Submit 

Il problema è che io non ho questo menu (H2O, 3.0.0.26, interfaccia web)

Answer 1

Sono, purtroppo, non hanno familiarità con l'interfaccia web, ma io in grado di offrire una soluzione che coinvolge H2O in R. Le funzioni

h2o.saveModel(object, dir = "", name = "", filename = "", force = FALSE) 

e

h2o.loadModel(path, conn = h2o.getConnection()) 

Dovrebbe offrire quello che ti serve. Proverò a dare un'occhiata a H2O Flow.

Aggiornamento

non riesco a trovare la possibilità di salvare in modo esplicito un modello sia. Quello che puoi fare invece è salvare il "Flusso". È possibile caricare/importare il file, creare il modello e quindi salvare/caricare lo stato :-)

Answer 2

Un esempio funzionante che ho utilizzato di recente durante la creazione di un modello di apprendimento approfondito nella versione 2.8.6 in h2o.Il modello è stato salvato in hdfs.For ultima versione probabilmente necessario rimuovere la classificazione = interruttore T e devono sostituire i dati con training_frame

library(h2o) 
h = h2o.init(ip="xx.xxx.xxx.xxx", port=54321, startH2O = F) 

cTrain.h2o <- as.h2o(h,cTrain,key="c1") 
cTest.h2o <- as.h2o(h,cTest,key="c2") 

nh2oD<-h2o.deeplearning(x =c(1:12),y="tgt",data=cTrain.h2o,classification=F,activation="Tanh", 
         rate=0.001,rho=0.99,momentum_start=0.5,momentum_stable=0.99,input_dropout_ratio=0.2,       
         hidden=c(12,25,11,11),hidden_dropout_ratios=c(0.4,0.4,0.4,0.4), 
         epochs=150,variable_importances=T,seed=1234,reproducible = T,l1=1e-5, 
         key="dn") 

hdfsdir<-"hdfs://xxxxxxxxxx/user/xxxxxx/xxxxx/models" 

h2o.saveModel(nh2oD,hdfsdir,name="DLModel1",save_cv=T,force=T) 

test=h2o.loadModel(h,path=paste0(hdfsdir,"/","DLModel1")) 

Answer 3

Quando si visualizza il modello in H2O Flow, verrà visualizzato un pulsante 'Export' come un'azione che può essere intrapresa contro un modello

Da lì, verrà richiesto di specificare un percorso nella finestra di dialogo 'Esporta modello'. Specificare il percorso e premere il pulsante "Esporta". Questo ti farà risparmiare modello su disco.

mi riferisco alla versione 3.2.0.3 H2O

Answer 4

Questo dovrebbe essere quello che ti serve:

library(h2o) 
h2o.init() 
path = system.file("extdata", "prostate.csv", package = "h2o") 
h2o_df = h2o.importFile(path) 
h2o_df$CAPSULE = as.factor(h2o_df$CAPSULE) 
model = h2o.glm(y = "CAPSULE", 
       x = c("AGE", "RACE", "PSA", "GLEASON"), 
       training_frame = h2o_df, 
       family = "binomial") 
h2o.download_pojo(model) 

http://h2o-release.s3.amazonaws.com/h2o/rel-slater/5/docs-website/h2o-docs/index.html#POJO%20Quick%20Start

Answer 5

Come risparmiare modelli in H2O Portata:

1. passare a "Elenco tutti i Mod els"

2. nei dettagli del modello, troverete una "opzione Esporta"

3. enter the model name you want to save it as
4. import it back again

Come salvare un modello addestrato in h2o-py:

# say "rf" is your H2ORandomForestEstimator object. To export it 
>>> path = h2o.save_model(rf, force=True) # save_model() returns the path 
>>> path 
u'/home/user/rf' 

#to import it back again(as a new object) 
>>> rafo = h2o.load_model(path) 
>>> rafo # prints model details 
Model Details 
============= 
H2ORandomForestEstimator : Distributed Random Forest 
Model Key: drf1 
Model Summary: 
######Prints model details...................