模型目录

支持train模式的机器学习算法会生成经过训练的模型,这些模型存储在模型目录中。类似地,predict过程可以使用此类训练模型来生成预测。模型通常是表示现实世界或虚构实体的数学公式。每个需要训练模型的算法都提供此模型的公式和计算方法。

模型目录是 GDS 库中的一个概念,允许按名称存储和管理多个训练模型。本章介绍可用的模型目录操作。

名称 描述

gds.model.list

打印有关当前目录中可用模型的信息。

gds.model.exists

检查命名的模型是否在目录中可用。

gds.model.drop

从目录中删除命名的模型。

gds.model.store

将目录中的命名模型存储在磁盘上。

gds.model.load

从磁盘加载命名和存储的模型。

gds.model.delete

从磁盘删除命名和存储的模型。

gds.model.publish

使模型可供所有用户访问。

训练模型是相应算法的职责,并由过程模式 - train提供。训练、使用、列出和删除命名模型是绑定到 Neo4j 用户的管理操作。除非明确发布,否则由其他 Neo4j 用户训练的模型是不可访问的。