我已在 MLflow Tracking 服务器上注册了一个 scikit learn 模型，并且正在使用sklearn.load_model(model_uri).
现在，我想访问模型的签名，以便获得模型所需的输入/功能的列表，以便我可以按名称从功能存储中检索它们。我似乎无法在mlflowAPI 或MLFlowClientAPI 中找到任何可以让我访问签名或输入/输出属性的实用程序或方法，尽管我可以在 UI 中模型的每个版本下看到输入和输出列表。
我知道我可以在模型的工件中找到输入示例和模型配置，但这需要我实际下载工件并在脚本中手动加载它们。我不需要避免这种情况，但令我惊讶的是，我不能像返回运行的参数或指标那样将签名作为字典返回。
我正在尝试编写一个分层配置结构，以便内部目录中的配置文件继承外部目录中的配置文件。例如，在以下场景中
upper_config
|
|-middle_config
| |
| |-lower_config
我希望middle_config能够继承和覆盖 的参数upper_config，并且lower_config能够继承和覆盖 和 的middle_config参数upper_config。
一种解决方案是编写一个配置解析器，以便首先读取外部模块，然后在读取内部模块时覆盖外部模块中的字段。
但是，我想使用 Hydra（或其他一些工具，欢迎建议）来获得所有额外的便利。我已经从头到尾阅读了文档几次，虽然感觉配置组或包指令应该能够处理这个问题，但我无法完全将其拼凑在一起。
我相信这篇文章提出了一个非常相似的问题，但答案并没有启发我，而且提出问题的人似乎决定实现我上面描述的配置解析器的一个版本。
我希望有一种方法可以将内部配置文件的package指令更改为指向父配置，并以某种方式继承其默认列表。
我有一个 Pandas 数据框“df”，其中包含一个 datetime.time 类型的“DateTimes”列。
该列的条目是一天的小时数：
00:00:00
.
.
.
23:59:00
秒被跳过，它按分钟计数。
如何按小时选择行，例如 00:00:00 和 00:01:00 之间的行？
如果我试试这个：
df.between_time('00:00:00', '00:00:10')
我收到一个错误，即索引必须是 DateTimeIndex。
我将索引设置为：
df=df.set_index(keys='DateTime')
但我得到了同样的错误。
我似乎也无法让 'loc' 工作。有什么建议？
我想转换一个整数
my_integer=1412323
到一个字符列表
['1','4',...]
我能想到的最快捷方式是
list(str(my_integer))
这样做有什么pythonic反对意见吗？