RuntimeWarning：numpy.dtype 大小已更改，可能表示二进制不兼容

Question

我在尝试加载已保存的 SVM 模型时遇到此错误。我尝试卸载 sklearn、NumPy 和 SciPy，再次重新安装最新版本（使用 pip）。我仍然收到此错误。为什么？

In [1]: import sklearn; print sklearn.__version__
0.18.1
In [3]: import numpy; print numpy.__version__
1.11.2
In [5]: import scipy; print scipy.__version__
0.18.1
In [7]: import pandas; print pandas.__version__
0.19.1

In [10]: clf = joblib.load('model/trained_model.pkl')
---------------------------------------------------------------------------
RuntimeWarning                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-10-5e5db1331757> in <module>()
----> 1 clf = joblib.load('sentiment_classification/model/trained_model.pkl')

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/externals/joblib/numpy_pickle.pyc in load(filename, mmap_mode)
    573                     return load_compatibility(fobj)
    574
--> 575                 obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode)
    576
    577     return obj

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/externals/joblib/numpy_pickle.pyc in _unpickle(fobj, filename, mmap_mode)
    505     obj = None
    506     try:
--> 507         obj = unpickler.load()
    508         if unpickler.compat_mode:
    509             warnings.warn("The file '%s' has been generated with a "

/usr/lib/python2.7/pickle.pyc in load(self)
    862             while 1:
    863                 key = read(1)
--> 864                 dispatch[key](self)
    865         except _Stop, stopinst:
    866             return stopinst.value

/usr/lib/python2.7/pickle.pyc in load_global(self)
   1094         module = self.readline()[:-1]
   1095         name = self.readline()[:-1]
-> 1096         klass = self.find_class(module, name)
   1097         self.append(klass)
   1098     dispatch[GLOBAL] = load_global

/usr/lib/python2.7/pickle.pyc in find_class(self, module, name)
   1128     def find_class(self, module, name):
   1129         # Subclasses may override this
-> 1130         __import__(module)
   1131         mod = sys.modules[module]
   1132         klass = getattr(mod, name)

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/__init__.py in <module>()
     11 # License: BSD 3 clause (C) INRIA 2010
     12
---> 13 from .classes import SVC, NuSVC, SVR, NuSVR, OneClassSVM, LinearSVC, \
     14         LinearSVR
     15 from .bounds import l1_min_c

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/classes.py in <module>()
      2 import numpy as np
      3
----> 4 from .base import _fit_liblinear, BaseSVC, BaseLibSVM
      5 from ..base import BaseEstimator, RegressorMixin
      6 from ..linear_model.base import LinearClassifierMixin, SparseCoefMixin, \

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/sklearn/svm/base.py in <module>()
      6 from abc import ABCMeta, abstractmethod
      7
----> 8 from . import libsvm, liblinear
      9 from . import libsvm_sparse
     10 from ..base import BaseEstimator, ClassifierMixin

__init__.pxd in init sklearn.svm.libsvm (sklearn/svm/libsvm.c:10207)()

RuntimeWarning: numpy.dtype size changed, may indicate binary incompatibility. Expected 96, got 80

更新：好的，关注here，然后

pip uninstall -y scipy scikit-learn
pip install --no-binary scipy scikit-learn

错误现在已经消失了，虽然我仍然不知道为什么它首先会发生......

Answer 1

根据MAINT: silence Cython warnings about changes dtype/ufunc size. - numpy/numpy：

每当您导入 scipy（或其他 package) 是针对比已安装旧的 numpy 编译的。

并且检查由 Cython 插入（因此存在于使用它编译的任何模块中）。

长话短说，这些警告在numpy的特殊情况下应该是良性的，并且这些消息自numpy 1.8（此提交的分支）被过滤掉了继续）。而scikit-learn 0.18.1 is compiled against numpy 1.6.1.

要自己过滤这些警告，您也可以这样做as the patch does：

import warnings
warnings.filterwarnings("ignore", message="numpy.dtype size changed")
warnings.filterwarnings("ignore", message="numpy.ufunc size changed")

当然，如果你有 球 工具。

---

更长的故事：补丁的支持者claims 应该没有特别针对numpy 的风险，并且故意针对旧版本构建第 3 方包：

[根据当前的 numpy 重建所有内容] 不可行 解决方案，当然没有必要。 Scipy（和其他许多 包）与许多版本的 numpy 兼容。所以当我们 分发 scipy 二进制文件，我们根据支持的最低版本构建它们 numpy 版本（截至目前为 1.5.1），它们适用于 1.6.x、1.7.x 和 numpy master 也是如此。

真正正确的是 Cython 仅在 dtypes/ufuncs 的大小以破坏 ABI 的方式发生变化，并且 否则保持沉默。

因此，Cython 的开发人员 agreed to trust the numpy team with maintaining binary compatibility by hand，所以我们可以预期使用具有破坏性 ABI 更改的版本会产生特制异常或其他一些显式的显示停止器。

---

¹_{以前可用的--no-use-wheel 选项已被删除since pip 10.0.0。}

Answer 2

import scipy时，错误信息显示：RuntimeWarning: builtin.type size changed，可能表示二进制不兼容。预期 zd，得到 zd

我通过将 python 版本从 2.7.2 更新到 2.7.13 解决了这个问题

Answer 3

我已经尝试了上述方法，但没有任何效果。但是在我通过 apt install 安装库后问题就消失了，

对于 Python3，

pip3 uninstall -y numpy scipy pandas scikit-learn
sudo apt update
sudo apt install python3-numpy python3-scipy python3-pandas python3-sklearn 

对于 Python2，

pip uninstall -y numpy scipy pandas scikit-learn
sudo apt update
sudo apt install python-numpy python-scipy python-pandas python-sklearn 

希望对您有所帮助。

Answer 4

如果您在 anaconda 环境中，只需使用：

conda update --all

或：

conda update numpy

Answer 5

我的环境是 Python 2.7.15

我试试

pip uninstall
pip install --no-use-wheel

但它不起作用。它显示错误：

没有这样的选项：--no-use-wheel

那我试试：

pip uninstall
pip install --user --install-option="--prefix=" -U scikit-learn

而且它有效：没有显示无用的警告。

Answer 6

出现此错误是因为安装的软件包是针对不同版本的 numpy 构建的。
我们需要针对本地 numpy 重建 scipy 和 scikit-learn。

对于新的pip（在我的情况下为pip 18.0）这有效：

pip uninstall -y scipy scikit-learn
pip install --no-binary scipy,scikit-learn -I scipy scikit-learn

--no-binary 获取要忽略其二进制文件的软件包名称列表。在这种情况下，我们传递了--no-binary scipy,scikit-learn，它将忽略软件包 scipy、scikit-learn 的二进制文件。 没有帮助我

Answer 7

这是新的numpy版本（1.15.0）的问题

你可以降级numpy，这个问题将得到解决：

sudo pip uninstall numpy
sudo pip install numpy==1.14.5

终于发布了 numpy 1.15.1 版本，因此修复了警告问题。

sudo pip install numpy==1.15.1

这是有效的..

Answer 8

元信息：The recommended way to install sklearn

如果您已经安装了 numpy 和 scipy，则 安装 scikit-learn 的最简单方法是使用 pip

pip install -U scikit-learn 

或conda:

conda install scikit-learn

[...不要使用 pip 从源代码编译]

如果您还没有使用 numpy 和 scipy 安装 python，我们建议通过您的包管理器或通过apythonbundle 安装。它们带有 numpy、scipy、scikit-learn、matplotlib 和许多其他有用的科学和数据处理库。

Answer 9

请注意，从 cython 0.29 开始，有一个新的 check_size option 可以消除源头的警告，因此一旦该版本渗透到各种包中，就不需要任何变通方法

Answer 10

只需升级您的 numpy 模块，现在是 1.15.4。对于窗户

pip install numpy --upgrade