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用户教程说

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

问题是我没有这个菜单（H2o，3.0.0.26，网络界面）

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5 回答 5

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不幸的是，我不熟悉 Web 界面，但我可以提供一个涉及 R 中 H2O 的解决方法。功能

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

和

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

应该提供你需要的东西。我将尝试看看 H2O Flow。

更新

我也找不到显式保存模型的可能性。您可以做的是保存“流程”。您可以上传/导入您的文件，构建模型，然后保存/加载状态:-)

于 2015-07-22T19:57:04.150 回答
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在 H2O Flow 中查看模型时，您将看到一个“导出”按钮，这是可以对模型执行的操作

从那里，系统将提示您在“导出模型”对话框中指定路径。指定路径并点击“导出”按钮。这会将您的模型保存到磁盘。

我指的是 H2O 版本 3.2.0.3

于 2015-09-23T20:59:52.893 回答
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我最近在 h2o 的 2.8.6 版本中构建深度学习模型时使用的一个工作示例。模型保存在 hdfs 中。对于最新版本，您可能必须删除分类 = T 开关并必须用 training_frame 替换数据

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"))
于 2015-08-11T22:38:03.587 回答
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这应该是您需要的：

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

于 2015-10-13T11:52:30.800 回答
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如何在 H2O Flow 中保存模型：

  1. 转到“列出所有型号”

  2. 在模型详细信息中，您会找到“导出”选项

  3. 输入您要保存的型号名称
  4. 再次导入

如何保存在 h2o-py 中训练的模型：

# 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...................
于 2017-01-12T10:41:26.443 回答