在 64 位 python 上训练的 Scikit-Learn 随机森林不会在 32 位 python 上打开答案

【问题标题】：Scikits-Learn RandomForrest trained on 64bit python wont open on 32bit python在 64 位 python 上训练的 Scikit-Learn 随机森林不会在 32 位 python 上打开
【发布时间】：2014-01-28 18:15:02
【问题描述】：

我在 64 位 python 上训练了一个 RandomForestRegressor 模型。我腌制物体。尝试在 32 位 python 上解开对象时，出现以下错误：

'ValueError: 缓冲区 dtype 不匹配，预期为 'SIZE_t' 但得到了 'long long''

我真的不知道如何解决这个问题，所以任何帮助将不胜感激。

编辑：更多细节

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
  File "c:\python27\lib\pickle.py", line 1378, in load
    return Unpickler(file).load()
  File "c:\python27\lib\pickle.py", line 858, in load
    dispatch[key](self)
  File "c:\python27\lib\pickle.py", line 1133, in load_reduce
    value = func(*args)
  File "_tree.pyx", line 1282, in sklearn.tree._tree.Tree.__cinit__ (sklearn\tre
e\_tree.c:10389)

【问题讨论】：

我不确定这是否应该被认为是 cython Tree 类的错误，它在 unpickling 时的容忍度不够，是缓冲区 dtype 的错误选择，还是 pickling sklearn 模型的基本限制。
这方面有进展吗？我现在发现了同样的问题。
到 2017 年 11 月，我遇到了完全相同的问题。 sklearn.__version__：'0.19.1'

标签： machine-learning scikit-learn

【解决方案1】：

这是因为随机森林代码在 32 位和 64 位机器上使用不同类型的索引。不幸的是，这只能通过彻底检查随机森林代码来解决。由于有几个 scikit-learn 开发人员是working on that，所以我把它放在了待办事项列表中。

目前，训练机和测试机需要具有相同的指针大小。

【讨论】：

@larsmans larsmans，你介意一个关于字长独立 .dump() / .load() 方法的当前状态的问题在scikit-learn?无论如何，您是否听说过/同时遇到过任何workaround（通过marshall 或其他方式）？如果你发现分享这些额外的知识很有用，我会很高兴，拉尔斯曼。谢谢。
顺便说一句，pull_2732（上面提到）提到了关于“大树”的memalloc 问题的辩论。是的，这些很重要。将pickle.dump()-ed 野兽从超过 3.2GB 的大型磁盘表示移回 RAM 后，保持低调非常重要。希望听到您团队的新消息（自 2014 年 1 月以来，S/O 上没有太多活动）。 敬请期待。你做得很好！
这个特定问题现在有解决方案吗？目前面临同样的麻烦
@FredFoo，有什么解决办法吗？
每年检查一次...有解决办法吗？

【解决方案2】：

为方便起见，请使用 python 64 位版本来分散您的模型。我最近遇到了同样的问题。采取这一步后，问题就解决了。

所以尝试在 64 位版本上运行它。我希望这会有所帮助

【讨论】：

【解决方案3】：

我通过在同一台机器上训练模型解决了这个问题。我在 Jupyter Notebook（Windows PC）上训练模型并尝试加载到 Raspberry Pi 中，但我得到了错误。因此，我在树莓派中训练模型并再次维护，然后解决了问题。

【讨论】：

【解决方案4】：

我在系统上安装了 python 3.7.0 32bit 训练模型时遇到了同样的问题。安装python 3.8.10 64bit版本，再次训练模型后解决。

【讨论】：