Python 教程：从 Google Storage 下载 sklearn model.joblib

在机器学习中，经常会使用sklearn模块生成模型。那么，我们如何从Google Storage中下载已保存的sklearn模型呢？接下来，将为您介绍通过Python来实现从Google Storage中下载sklearn model.joblib文件的方法。

步骤1：安装Google Cloud SDK

我们需要使用Google Cloud SDK来访问Google Cloud Storage。您可以通过访问以下链接来安装Google Cloud SDK:

https://cloud.google.com/sdk/install

步骤2：授权Google Cloud SDK访问您的账户

完成Google Cloud SDK的安装后，需要使用您的Google账号进行授权。在终端中输入如下命令:

gcloud auth login

根据提示完成授权。如果您有多个Google账号，将会出现选择账号的提示。

步骤3：下载model.joblib文件

使用以下代码段将下载model.joblib文件:

from google.cloud import storage 

# 设置路径
file_name = 'model.joblib'
path = f'gs://BUCKET-NAME/{file_name}'

# 实例化GCS客户端
client = storage.Client()

# 通过BUCKET_NAME和文件名获取Storage对象
blob = client.bucket(BUCKET_NAME).get_blob(file_name)

# 下载文件并保存到本地
blob.download_to_filename(path)

您需要将BUCKET-NAME修改为您在Google Cloud Storage中使用的bucket名称，将model.joblib修改为您自己的模型文件名，并将path变量中的bucket名称也修改为您自己的bucket名称。

下载完成后，可以打印文件内容以验证是否已成功下载。

with open(path, 'r') as file:
    print(file.read())

现在，您可以在本地访问该文件，并使用sklearn模块进行预测。

希望这篇教程能帮助您了解如何使用Python从Google Storage下载已保存的sklearn模型。