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我已经在 google colab 上训练了一个模型,并希望将它加载到我的本地机器上。但我得到 ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.svm._classes'
.在 colab 上加载模型是没有问题的。
合作:
[1] import sys
sys.version
'3.6.9 (default, Nov 7 2019, 10:44:02) \n[GCC 8.3.0]'
[2] import joblib
import numpy as np
from sklearn import svm
clf = svm.SVC(gamma=0.001)
clf.fit(np.random.rand(9,8).astype(int), np.arange(9))
joblib.dump(clf, 'simple_classifier')
[3] joblib.load('simple_classifier')
>>> import sys
>>> sys.version
'3.6.9 (default, Nov 7 2019, 10:44:02) \n[GCC 8.3.0]'
>>> import numpy as np
>>> import joblib
>>> from sklearn import svm
>>> joblib.load('simple_classifier')
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "/home/.../ml-env/lib/python3.6/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 605, in load
obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode)
File "/home/.../ml-env/lib/python3.6/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 529, in _unpickle
obj = unpickler.load()
File "/usr/lib/python3.6/pickle.py", line 1050, in load
dispatch[key[0]](self)
File "/usr/lib/python3.6/pickle.py", line 1338, in load_global
klass = self.find_class(module, name)
File "/usr/lib/python3.6/pickle.py", line 1388, in find_class
__import__(module, level=0)
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.svm._classes'
最佳答案
通过 joblib
进行序列化仅当已安装软件包的版本为 时才有效正是 保存模型的程序和加载模型的程序之间是一样的。
根据您看到的错误,我怀疑您在 Colab 和本地机器上使用了不同版本的 scikit-learn。确保相关包的版本匹配,然后加载模型应该可以工作。
见 https://joblib.readthedocs.io/en/latest/persistence.html了解更多信息。
关于python - 从 colab 加载模型时没有名为 'sklearn.svm._classes' 的模块,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/61432973/
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