我可以使用 .pkl 文件，即使它给了我一个折旧警告？

Question

我正在处理其他人的文档记录不佳的代码（它使用 tf-idf 来查找文档集群），我遇到了这个问题：

from sklearn.externals import joblib

#joblib.dump(km,  'doc_cluster.pkl')
km = joblib.load('doc_cluster.pkl')
clusters = km.labels_.tolist()

它应该取消 doc_cluster.pkl，但是当我运行它时，我收到一个 DepreciationWarning 说该文件是使用低于 0.10 的 joblib 版本生成的，它要求我重新生成该文件。但是，我不能这样做，因为我没有创建 doc_cluster.pkl。那么是否可以继续前进并忽略警告，还是会把事情搞砸？

Answer 1

弃用警告只是警告，加载成功。至少在这个版本的 sklearn（捆绑了第 3 方 joblib project）中，pickle 文件仍在被加载和支持。 joblib 的未来版本可能会停止支持该特定格式，但这还没有发生。

您可以使用当前版本重新创建 pickle 文件，只需将相同的对象转储回磁盘即可：

km = joblib.load('doc_cluster.pkl')
joblib.dump(km, 'doc_cluster.pkl', compress=True)

另见joblib persistence documentation。

或者，您可以通过使用警告过滤器来抑制警告。您可以在PYTHONWARNINGS environment variable 中设置过滤器，使用-W command-lne switch（我会使用字符串ignore::DeprecationWarning:sklearn.externals.joblib），或者直接使用warnings module：

import warnings
warnings.filterwarnings(
    "ignore", category=DeprecationWarning,
    module=r'sklearn\.externals\.joblib'
)

Answer 2

弃用警告只是警告您使用的代码已在包中更新，并且有更好/更有效的编写程序的方法。该软件包仍然支持它，只是知道在将来的软件包更新中，现在可能会支持旧功能。