H2O h2o.importFile 错误：'无法确定文件类型。对于 nfs://.../

Question

我正在尝试将h2o模型作为.zip文件导出器导入，POJO就像R. 我得到以下错误：model_file <- "/Users/bernardo/Desktop/DRF_1_AutoML_20190816_133251.zip"m <- h2o.importFile(model_file)Error: DistributedException from localhost/127.0.0.1:54321: 'Cannot determine file type. for nfs://Users/bernardo/Desktop/DRF_1_AutoML_20190816_133251.zip', caused by water.parser.ParseDataset$H2OParseException: Cannot determine file type. for nfs://Users/bernardo/Desktop/DRF_1_AutoML_20190816_133251.zip我已经运行file.exists(model_file)并返回TRUE，所以文件存在。做了同样的事情normalizePath(model_file)并得到了同样的结果。当我尝试将其导入我的 R 会话时，似乎h2o找到了文件但由于某种原因无法导入。这是我的 R 会话信息：R version 3.6.0 (2019-04-26)Platform: x86_64-apple-darwin15.6.0 (64-bit)Running under: macOS Mojave 10.14.6Matrix products: defaultBLAS:   /System/Library/Frameworks/Accelerate.framework/Versions/A/Frameworks/vecLib.framework/Versions/A/libBLAS.dylibLAPACK: /Library/Frameworks/R.framework/Versions/3.6/Resources/lib/libRlapack.dyliblocale:[1] en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8/C/en_US.UTF-8/en_US.UTF-8attached base packages:[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     other attached packages: [1] h2o_3.26.0.2      lares_4.7         data.table_1.12.2 lubridate_1.7.4   forcats_0.4.0     [6] stringr_1.4.0     dplyr_0.8.3       purrr_0.3.2       readr_1.3.1       tidyr_0.8.3      [11] tibble_2.1.3      ggplot2_3.2.1     tidyverse_1.2.1  希望你们能帮我将我的 POJO 模型导入 R。谢谢！

Answer 1

h2o 模型不是 zip 文件。尝试这个

# path to your file

model_file <- "/Users/bernardo/Desktop/DRF_1_AutoML_20190816_133251.zip"

# prediction based on your mojo/pojo file. 

preds = h2o.mojo_predict_df(df, model_file, genmodel_jar_path = NULL, classpath = NULL, java_options = NULL, verbose = F)

如果它们被压缩，则解压缩并再次运行它们。

Answer 2

好的，我实际上找到了我需要的解决方案。诀窍是将您的数据框 ( df) 转换为 json 格式，然后使用.zip生成的文件h2o来预测使用h2o.predict_json而不是h2o.mojo_predict_df. 我认为这很简单，也不那么复杂。至少它在我需要它工作时起作用了。

library(jsonlite)

library(h2o)

json <- toJSON(df)

output <- h2o.predict_json(zip_directory, json) 

注意：无需解压缩 zip 文件。

如果您有机会使用过该lares包，只需使用该h2o_predict_MOJO功能即可。

希望它能帮助任何其他试图获得相同结果的人。