EXPORT_MODELS

导出机器学习模型。Vertica 支持三种模型格式：

这是元函数。您必须在顶级 SELECT 语句中调用元函数。

行为类型

EXPORT_MODELS ( 'output-dir', 'export-target' [ USING PARAMETERS category = 'model-category' ] )

output-dir

用于存储导出模型的输出目录的绝对路径。

export-target

指定要导出的模型，如下所示：

 [schema.]{ model‑name | * }

其中 schema 指定从指定的架构导出模型（可选）。如果忽略，EXPORT_MODELS 使用默认架构。提供 *（星号）以从架构中导出所有模型。

category

要导出的模型类别，为以下之一：

EXPORT_MODELS 根据导出操作的范围导出指定类别的模型，即应用于单个模型，还是应用于架构中的所有模型。请参阅下面的导出范围和类别处理。

下文导出的文件描述了 EXPORT_MODELS 为每个类别导出的文件。

如果忽略此参数，EXPORT_MODELS 将根据模型类型导出模型或指定架构中的模型。

超级用户

EXPORT_MODELS 根据以下参数设置执行：

下表显示了这两个参数如何控制导出过程：

EXPORT_MODELS 为每个模型类别导出以下文件：

如果 EXPORT_MODELS 指定单个模型并且还设置了 category 参数，则如果模型类型和类别兼容，则函数成功；否则，它会返回错误：

如果 EXPORT_MODELS 指定从架构中导出所有模型并设置类别，它会针对与该类别不兼容的每个模型发出警告消息。该函数随后继续处理该架构中的剩余模型。

EXPORT_MODELS 在 output-dir/export_log.json 中记录所有错误和警告。

导出模型而不更改其类别：

导出模型 myschema.mykmeansmodel 而不更改其类别：

=> SELECT EXPORT_MODELS ('/home/dbadmin', 'myschema.mykmeansmodel');
EXPORT_MODELS
----------------
Success
(1 row)

导出架构 myschema 中的所有模型而不更改其类别：

=> SELECT EXPORT_MODELS ('/home/dbadmin', 'myschema.*');
EXPORT_MODELS
----------------
Success
(1 row)

导出与指定类别兼容的模型：

当您导入在不同版本的 Vertica 中训练的 VERTICA_MODELS 类别模型时，Vertica 会自动升级模型版本以匹配数据库的版本。如果失败，您必须运行 UPGRADE_MODEL。

如果两种方法都失败，则该模型不能用于数据库内评分，也不能导出为 PMML 模型。

类别设置为 PMML。PMML 和 VERTICA_MODELS 类型的模型与 PMML 类别兼容，因此如果 my_keans 属于任一类型，则导出操作成功：
```
=> SELECT EXPORT_MODELS ('/tmp/', 'my_kmeans' USING PARAMETERS category='PMML');
```
类别设置为 VERTICA_MODELS。只有 VERTICA_MODELS 类型的模型与 VERTICA_MODELS 类别兼容，因此只有当 my_keans 属于该类型时，导出操作才会成功：
```
=> SELECT EXPORT_MODELS ('/tmp/', 'public.my_kmeans' USING PARAMETERS category='VERTICA_MODELS');
```
类别设置为 TENSORFLOW。只有 TensorFlow 类型的模型与 TENSORFLOW 类别兼容，因此模型 tf_mnist_keras 必须为 TensorFlow 类型：
```
=> SELECT EXPORT_MODELS ('/tmp/', 'tf_mnist_keras', USING PARAMETERS category='TENSORFLOW');
export_models
---------------
Success
(1 row)
```

导出 TensorFlow 模型 tf_mnist_keras 后，列出导出的文件：

$ ls tf_mnist_keras/
crc.json  metadata.json  mnist_keras.pb  model.json  tf_model_desc.json