我正在尝试使用joblib从s3加载我保存的模型
import pandas as pd
import numpy as np
import json
import subprocess
import sqlalchemy
from sklearn.externals import joblib
ENV = 'dev'
model_d2v = load_d2v('model_d2v_version_002', ENV)
def load_d2v(fname, env):
model_name = fname
if env == 'dev':
try:
model=joblib.load(model_name)
except:
s3_base_path='s3://sd-flikku/datalake/doc2vec_model'
path = s3_base_path+'/'+model_name
command = "aws s3 cp {} {}".format(path,model_name).split()
print('loading...'+model_name)
subprocess.call(command)
model=joblib.load(model_name)
else:
s3_base_path='s3://sd-flikku/datalake/doc2vec_model'
path = s3_base_path+'/'+model_name
command = "aws s3 cp {} {}".format(path,model_name).split()
print('loading...'+model_name)
subprocess.call(command)
model=joblib.load(model_name)
return model
但是我遇到了这个错误：
from sklearn.externals import joblib
ImportError: cannot import name 'joblib' from 'sklearn.externals' (C:\Users\prane\AppData\Local\Programs\Python\Python37\lib\site-packages\sklearn\externals\__init__.py)
然后我尝试通过直接安装joblib
import joblib
但这给了我这个错误
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
File "<stdin>", line 8, in load_d2v_from_s3
File "/home/ec2-user/.local/lib/python3.7/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 585, in load
obj = _unpickle(fobj, filename, mmap_mode)
File "/home/ec2-user/.local/lib/python3.7/site-packages/joblib/numpy_pickle.py", line 504, in _unpickle
obj = unpickler.load()
File "/usr/lib64/python3.7/pickle.py", line 1088, in load
dispatch[key[0]](self)
File "/usr/lib64/python3.7/pickle.py", line 1376, in load_global
klass = self.find_class(module, name)
File "/usr/lib64/python3.7/pickle.py", line 1426, in find_class
__import__(module, level=0)
ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn.externals.joblib'
你能告诉我如何解决吗？提前致谢
它看起来像现有的泡菜保存文件（model_d2v_version_002）编码在非标准位置的参考模块-一个joblib是在sklearn.externals.joblib而不是在顶层。
当前scikit-learn文档只谈论一个顶层joblib-例如，在3.4.1持久性例子-但是我确实看到了在别人引用别人的老问题到DeprecationWarning在scikit-learn0.21版本有关的旧scikit.external.joblib变种消失：
Python37 \ lib \ site-packages \ sklearn \ externals \ joblib_init_.py：15：弃用警告：sklearn.externals.joblib在0.21中已弃用，在0.23中将被删除。请直接从joblib导入此功能，可以通过以下方式安装该功能：pip install joblib。如果在加载腌制模型时出现此警告，则可能需要使用scikit-learn 0.21+重新序列化那些模型。
“弃用”表示将某些内容标记为不值得依赖，因为它可能会在将来的版本中停止使用（通常，但并非总是如此，建议使用更新的相同方法来进行处理）。
我怀疑您的model_d2v_version_002文件是从的旧版本保存的scikit-learn，而您现在正在使用scikit-learn（aka sklearn）0.23+版本，该版本已完全删除了该sklearn.external.joblib版本。因此，您的文件无法直接或轻松地加载到当前环境中。
但是，对于DeprecationWarning，您可能可以暂时使用旧scikit-learn版本暂时以旧方式加载文件，然后以现在首选的方式重新保存。给定警告信息，这可能需要scikit-learn版本0.21.x或0.22.x，但是如果您确切地知道model_d2v_version_002文件是从哪个版本保存的，则尝试使用该版本。步骤大致为：
与旧版本创建临时工作环境（或回滚您当前的工作环境） sklearn
导入类似的东西：
import sklearn.external.joblib as extjoblib
import joblib
extjoblib.load()您的旧文件已按您的计划进行，但是随后立即joblib.dump()使用top级别重新命名该文件joblib。（为了以防万一，您可能想使用不同的名称来保留较旧的文件。）
移动/更新到真实，现代的环境，并且只能使用import joblib（顶层）joblib.load()-在代码或存储的pickle文件中不再有对“ sklearn.external.joblib”的引用。
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