尽管包版本和机器相同，Scikit-learn 模型持久性仍然失败答案

【问题标题】：Scikit-learn model persistence fails despite the same package version and machine尽管包版本和机器相同，Scikit-learn 模型持久性仍然失败
【发布时间】：2020-10-04 23:16:07
【问题描述】：

我目前正在使用我在 anaconda 环境中构建的 KNN 模型。该模型是使用 scikit-learn 0.22.1 版和 pickle 4.0 版制作的。为了从网站访问这个脚本，我将所有代码移动到同一台计算机上的网络服务器上，并使用 PHP 从命令行执行它。

但是，当我这样做时，它依赖于常规的 python 安装。因此，为了确保一切都井井有条，我使用 pip 安装了所有版本正确的软件包。但是当我从命令行运行代码时，它会抛出以下错误：

Traceback (most recent call last):
  File "script.py", line 78, in <module>
    knn = pickle.load(file);
  File "sklearn\neighbors\_binary_tree.pxi", line 1180, in sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree.__setstate__
  File "sklearn\neighbors\_binary_tree.pxi", line 1122, in sklearn.neighbors._kd_tree.BinaryTree._update_memviews
  File "sklearn\neighbors\_binary_tree.pxi", line 236, in sklearn.neighbors._kd_tree.get_memview_ITYPE_1D
ValueError: Buffer dtype mismatch, expected 'ITYPE_t' but got 'long long'

鉴于我使用相同的软件包版本和相同的计算机架构，我无法理解为什么会抛出此错误。

【问题讨论】：

标签： python scikit-learn pickle

【解决方案1】：

事实证明，我在两个实例中都安装了 python 3.7.6，但有一个用于开发代码的 64 位环境和一个用于部署代码的 32 位环境。卸载 32 位 python 并用 64 位替换它解决了这个问题。

【讨论】：