cuML随机森林-当我保存训练的模型时，分割错误(核心转储)

Question

我在训练Rf模型后试图保存它，得到了一个"分段故障(堆芯转储("；。我在训练前试过保存它，它不会给我带来任何问题。我尝试过其他cuML算法，它让我在训练后保存了它们。

from cuml.ensemble  import  RandomForestClassifier as rf_cuML
import pickle
model = rf_cuML(random_state=0)
output = open('model.pkl', 'wb')
pickle.dump(model, output) #This saving works
model.fit(train_features, train_labels)
output = open('model_trained.pkl', 'wb')
pickle.dump(model, output) #This saving does not work

此行引发以下错误：pickle.dump(model, output) #This saving does not work->分段故障(核心转储(

系统规格：

1. Ubuntu 18.04
2. 内存32GB
3. NVIDIA-SMI 495.29.05驱动程序版本：495.29.05CUDA版本：11.5[CUDA-info][1][1] ：https://i.stack.imgur.com/8reIM.png
4. 急流22.04
5. Python 3.9
6. CPU:Intel Core i7-7700
7. GPU:NVIDIA GeForce RTX 2080 SUPER 8 GB
8. 泡菜4.0

Answer 1

已解决

经过一些研究，我将rapids版本更新为22.06，现在允许我用pickle保存训练的随机森林模型。