h2o - H2oで訓練されたモデルを保存/ロードする方法は?

Question

ユーザーチュートリアルによると

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

問題は、このメニューがないことです (H2o、3.0.0.26、Web インターフェイス)

Answer 1

H2O Flow でモデルを表示すると、モデルに対して実行できるアクションとして「エクスポート」ボタンが表示されます。

そこから、[モデルのエクスポート] ダイアログでパスを指定するよう求められます。パスを指定して、[エクスポート] ボタンをクリックします。これにより、モデルがディスクに保存されます。

私はH2Oバージョン3.2.0.3を指しています

Answer 2

これはあなたが必要とするものです：

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 3

H2O Flow でモデルを保存する方法:

1. 「すべてのモデルを一覧表示」に移動します

2. モデルの詳細に、「エクスポート」オプションがあります

3. 保存したいモデル名を入力
4. 再度インポートする

h2o-py でトレーニングされたモデルを保存する方法:

# 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...................