如何保存完整的 Vowpal Wabbit python 模型 (pyvw)？
How to save full Vowpal Wabbit python model (pyvw)?
我尝试使用 model.save(<filepath>) 保存 Vowpal Wabbit 模型。但是当我重新加载模型时（使用 -i <filepath> 标志），power_t 和 initial_t 等模型超参数不相同（它们被重新初始化）。保存的文件在我看来也比它应该的尺寸小了一点（不确定它是否被压缩）。
这是违反直觉的：为什么 .save() 方法不保存完整模型？是否有其他保存方法来保存完整模型？
power_t 和 initial_t 仅与训练相关。当只是做预测时，它们是不需要的。默认情况下，在保存模型时 VW 假定它仅在加载时用于预测。如果您打算从加载的模型继续训练，那么当您初始化 VW 时，您需要指定 --save_resume 以便额外的状态存储在模型中。这包括 power_t 和 initial_t（保存到不同的变量 t）。
我尝试使用 model.save(<filepath>) 保存 Vowpal Wabbit 模型。但是当我重新加载模型时（使用 -i <filepath> 标志），power_t 和 initial_t 等模型超参数不相同（它们被重新初始化）。保存的文件在我看来也比它应该的尺寸小了一点（不确定它是否被压缩）。
这是违反直觉的：为什么 .save() 方法不保存完整模型？是否有其他保存方法来保存完整模型？
power_t 和 initial_t 仅与训练相关。当只是做预测时，它们是不需要的。默认情况下，在保存模型时 VW 假定它仅在加载时用于预测。如果您打算从加载的模型继续训练，那么当您初始化 VW 时，您需要指定 --save_resume 以便额外的状态存储在模型中。这包括 power_t 和 initial_t（保存到不同的变量 t）。