加载vowpalwabbit模型后，如何输出带特征名的json_weights()权重？

问题核心在于：训练时启用--invert_hash生成的特征名-哈希映射，默认不会被保存到模型文件里，所以重新加载模型后，模型没有特征名的映射信息，自然输出的权重不带特征名。

你可以按以下步骤解决：

• 训练阶段：除了--dump_json_weights_include_feature_names_experimental和--invert_hash，明确指定特征映射的保存路径，比如：

  vw -d train_data.txt --dump_json_weights_include_feature_names_experimental --invert_hash feature_map.txt -f model.vw
  

  这里的feature_map.txt会保存特征名与哈希值的对应关系，必须保留好这个文件。

• 加载模型阶段：加载模型时，需要同时加载这个特征映射文件，让模型能把哈希值对应回特征名：

  • 如果用命令行：

    vw -i model.vw --invert_hash feature_map.txt --dump_json_weights_include_feature_names_experimental -o weights_with_names.json
    

  • 如果用Python绑定：

    import vowpalwabbit
    
    # 加载模型时指定特征映射文件
    vw = vowpalwabbit.Workspace("-i model.vw --invert_hash feature_map.txt")
    # 调用json_weights()就能得到带特征名的结果
    weights = vw.json_weights()
    

这样操作后，不管是命令行输出还是API调用，都能得到和训练时输出一致的带特征名的可读权重了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者MrE