Python Pickle 和 Numpy 版本

发布于04月08日

我有一些旧的sklearn模型，我无法再培训.它们很久以前就被不清楚的版本腌制过.我可以用Python 3.6和Numpy 1.14打开它们.但当我try 使用Numpy 1.18迁移到Python3.8时，我在加载它们时遇到了一个错误.

我try 用Python3.6中的协议4转储它们，但没有任何帮助.

保存:

with open('model.pkl', 'wb') as fid:
    pickle.dump(model, fid, protocol=4)

加载:

model = pickle.load(open('model.pkl', "rb"))

在这种情况下我能做些什么吗？

推荐答案

什么对我有用(非常具体，但可能会帮助某人):

旧的依赖关系:

import joblib
model = pickle.load(open('model.pkl', "rb"), encoding="latin1")
joblib.dump(model.tree_.get_arrays()[0], "training_data.pkl")

更新的依赖项:

import joblib
from sklearn.neighbors import KernelDensity

data = joblib.load("training_data.pkl")
kde = KernelDensity(
      algorithm="auto",
      atol=0,
      bandwidth=0.5,
      breadth_first=True,
      kernel="gaussian",
      leaf_size=40,
      metric="euclidean",
      metric_params=None,
      rtol=0
).fit(data)

with open("new_model.pkl", "wb") as f:
    pickle.dump(kde, f)