python-3.x - 如何在Flask应用程序中加载包含scikit-learn模型的pickle文件？

Question

我正在尝试创建一个简单的基于Flask的Web应用程序，用户可以在其中输入一些文本并对其进行情感分类。使用scikit-learn训练模型后，我无法加载我保存的泡菜文件。我尝试加载的文件是tfidf_vectorizer_train.pkl，当我对load_tfidf_model进行函数调用时，该文件应该已经加载。每当我在本地运行应用程序时，都会出现以下错误


AttributeError：'NoneType'对象没有属性'transform'


我怀疑是由于模型无法加载而全局变量tfidf_model保持为None类型这一事实引起的。

如果有帮助，当前目录如下所示

├── ml_app.py
├── models
│   └── tfidf_vectorizer_train.pkl
├── templates
│   └── main.html

其中 ml_app.py包含以下代码

from flask import Flask, request, render_template 
from sklearn.externals import joblib

app = Flask(__name__)

models_directory = 'models'

tfidf_model = None


def load_tfidf_model():

    global tfidf_model

    tfidf_model = joblib.load('{}/tfidf_vectorizer_train.pkl'.format(models_directory))


@app.route('/') 
def my_form():
    return render_template('main.html')


@app.route('/', methods=['POST']) 
def my_form_post():

    text = request.form['text']

    # clean using tfidf
    comment_term_doc = tfidf_model.transform([text])
    processed_text = comment_term_doc.toarray()

    return render_template('main.html', text=text, processed_text=processed_text)


if __name__ == '__main__':

    try:
        load_tfidf_model()
        print("Model loaded")

    except Exception as e:
        print("Model loading failed")
        print(str(e))

    app.run()

Answer 1

显然，您需要先调用load_tfidf_model，然后才能调用my_form_post路由方法。一个可能的结论是joblib.load失败。您不检查任何地方的返回值。

由于您没有报告任何异常，因此我假设没有任何异常发生。

joblib.load documentation建议可以返回任何Python类型，因此您可能需要查看创建正在加载的文件的代码。

风格上的问题：让load_tfidf_model返回joblib.load返回的值，而不是使用全局值，并将其保存在调用代码中（无需在全局中声明它）。全局变量不是在功能之间进行通信的好方法。