如何保存一个热编码器？答案

【问题标题】：How to save one hot encoder?如何保存一个热编码器？
【发布时间】：2020-01-30 19:08:50
【问题描述】：

我正在尝试从 keras 中保存一个热编码器，以便在不同的文本上再次使用它，但保持相同的编码。

这是我的代码：

df = pd.read_csv('dataset.csv ')
vocab_size = 200000
encoded_docs = [one_hot(d, vocab_size) for d in df.text]

如何保存此编码器并稍后再次使用？

我在研究中发现了this，但 one_hot() 似乎是一个函数而不是一个对象（对不起，如果这是完全错误的，我对 python 还很陌生）。

【问题讨论】：

酸洗不行吗？ IE。 import pickle; with open("encoder", "wb") as f: pickle.dump(one_hot, f)。函数也是对象。
感谢您的回答，您的代码有效，我可以将其保存到文件中，但如何恢复和重新使用它？
import pickle; with open("encoder", "rb") as f: one_hot = pickle.load(f)
再次感谢，但是当我执行encoder = pickle.load(f) 和encoded_docs =[encoder(d, vocab_size) for d in df.text] 之后，编码似乎有所不同，就好像我用这一行重新训练了编码器一样。
啊哈！这种假定的编码是作弊，它使用hash() 来生成准唯一编码。由于哈希种子随机化，数字总是不同的。使用PYTHONHASHSEED=0 python 启动Python，然后它应该可以工作（并且您不需要腌制该函数，只需导入它即可）。

【解决方案1】：

为了社区的利益，在本节中提及答案（尽管它出现在评论部分）。

要保存编码器，可以使用以下代码：

import pickle
with open("encoder", "wb") as f: 
    pickle.dump(one_hot, f)

然后加载保存的编码器，使用以下代码：

encoder = pickle.load(f) 
encoded_docs =[encoder(d, vocab_size) for d in df.text]

由于函数 from.keras.preprocessing.text import one_hot 使用 hash() 生成准唯一编码，我们需要使用 HashSeed 来重现我们的结果（即使在多次执行后也能得到相同的结果）。

在终端中运行以下代码，设置HashSeed：

【讨论】：

【解决方案2】：

前面的答案很棒，我找到了另一个需要joblib的可用选项

from joblib import dump, load
dump(clf, 'filename.joblib') # save the model
clf = load('filename.joblib') # load and reuse the model

【讨论】：