首页 > 解决方案 > 自定义导入的python模块

问题描述

我有一个关于 python 模块的问题。我正在研究 IBM 沃森工作室的笔记本。我想将 KernelDensityEstimation 模型转储(部署)为 Web 服务。但是这个 KDE 模块没有“预测”功能。如果我想从 IBM 工作室部署机器学习模型,我认为它们应该具有“预测”功能。所以现在我想将此功能添加到 KernelDensity 模块。如何才能做到这一点?或者有什么方法可以部署这个模型。谢谢

标签: pythonmodulecloudibm-cloudcustomization

解决方案


您可以通过继承 KDE 模块通过自己的自定义模块来实现这一点。您要做的是创建一个模块并添加一个继承自 KernelDensity 的自定义类,并在该类中添加您自己的方法,以便您可以访问 KernelDensity 的所有类属性

例子:

from sklearn.neighbors import KernelDensity

class MyKernelDensity(KernelDensity):
    def predict():
        # Your code goes here
        pass

定义后,您应该始终从自定义模块中导入 MyKernelDensity 而不是导入 KernelDensity

IE

from my_module import MyKernelDensity

density = MyKernelDensity(bandwidth=bandwidth, **kwargs)
density.predict()

我只提供了示例,您必须相应地重写。


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