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使用joblib加载pickled scikit学习模型时出现KeyError
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<p>我有一个对象,其中包含两个<code>scikit-learn</code>模型,一个<code>IsolationForest</code>和一个<code>RandomForestClassifier</code>,我想对其进行pickle和稍后的unpickle操作,并用于生成预测。除了这两个模型之外,该对象还包含两个<code>StandardScaler</code>和两个Python列表。</p> <p>使用<code><a href="https://www.cnpython.com/pypi/joblib" class="inner-link">joblib</a></code>来pickle这个对象是没有问题的,但是当我稍后尝试取消pickle时,我得到了以下异常:</p> <pre><code>Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> File "/home/(...)/python3.5/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 578, in load obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode) File "/home/(...)/python3.5/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 508, in _unpickle obj = unpickler.load() File "/usr/lib/python3.5/pickle.py", line 1039, in load dispatch[key[0]](self) KeyError: 0 </code></pre> <p>同一个应用程序同时pickle和unpickle对象,因此<code>scikit-learn</code>、<code>joblib</code>和其他库的版本是相同的。考虑到这个模糊的错误,我不知道从哪里开始调试。有什么想法或建议吗?</p>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>解决这个问题的方法相当平庸:在不知情的情况下,我使用<code>joblib</code>中的<code>sklearn.externals.joblib</code>版本来进行酸洗,而使用较新版本的<code>joblib</code>来取消对象的拾取。当我为这两个任务使用较新版本的<code>joblib</code>时,问题得到了解决。</p>
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