从 colab 加载模型时没有名为 'sklearn.svm._classes' 的模块

Question

我已经在谷歌colab上训练了一个模型，并希望将其加载到我的本地机器上。但我得到了ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.svm._classes'。在colab上加载模型是没有问题的。

colab:

[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')

我的本地机器：

>>> 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'

Answer 1

只有当已安装包的版本在保存模型的程序和加载模型的程序之间恰好对应时，通过joblib的序列化才会工作。

从您看到的错误来看，我怀疑您在Co-Lab和本地机器上使用了不同版本的scikit-learn。确保相关软件包的版本匹配，您应该能够加载模型。

请参阅https://joblib.readthedocs.io/en/latest/persistence.html了解更多信息。

Answer 2

使用升级sklearn库

pip install scikit-learn --upgrade

在使用库的特定版本生成模型并使用其他版本测试模型时发生。