LightGBM:从json加载

Question

我正在尝试从JSON文件指针加载LightGBM.Booster，但在网上找不到示例。

    import json ,lightgbm
    import numpy as np
    X_train = np.arange(0, 200).reshape((100, 2))
    y_train = np.tile([0, 1], 50)
    tr_dataset = lightgbm.Dataset(X_train, label=y_train)
    booster = lightgbm.train({}, train_set=tr_dataset)
    model_json = booster.dump_model()
    with open('model.json', 'w+') as f:
        json.dump(model_json, f, indent=4)
    with open('model.json') as f2:
        model_json = json.load(f2)

如何从f2或model_json创建lightGBM booster？此snippet仅显示到JSON的转储。model_from_string可能会有所帮助，但似乎需要一个booster的实例，而我在加载之前没有这个实例。

Answer 1

没有这样的方法可以直接从json创建Booster。在源代码或文档中没有这样的方法，也没有github问题。

因此，我只是通过以下方式从文本文件加载模型

gbm.save_model('model.txt')  # gbm is trained Booster instance
#  ...
bst = lgb.Booster(model_file='model.txt')

或者使用pickle转储和加载模型：

import pickle
pickle.dump(gbm, open('model.pkl', 'wb'))
# ...
gbm = pickle.load(open('model.pkl', 'rb'))

不幸的是，pickle文件是不可读的(或者，至少，这个文件不是那么清楚)。但总比什么都没有好。