当我没有将模型保存在内存中时，如何预测使用gcforest模型？

Question

我正在尝试训练多粒度的级联森林（最初来自this paper，在this repo中实现），并且仅预测一个样本。

由于将模型保存在内存中时出现MemoryError，因此我遵循了演示代码中编写的名为gc.set_keep_model_in_mem(False)的内容。 docs中写的是

  

set_keep_model_in_mem(False)。如果您的RAM不足，请将其设置为false。 （默认为True）。如果将其设置为False，则必须使用fit_transform（X_train，y_train，X_test = X_test，y_test = y_test）评估模型。

但是，如果我使用它，我将无法再调用gc.predict([X_test[0]])并给出错误消息：

  

ValueError：模型（li = 0，ei = 0）不存在，也许您应该将keep_model_in_mem设置为True

有人可以帮我吗？非常感谢您的帮助。

Answer 1

最好在具有大内存的PC中运行预测。运行时，gcForest会消耗大量内存。否则，请减少模型中树或节点的大小，这可能会导致更糟的结果。