Machine learning Scikits学习随机性Forrest在64位python上训练不会在32位python上打开
我在64位python上训练了一个RandomForestRegressor模型。 我把这个东西腌了。 在32位python上尝试取消勾选对象时，出现以下错误： 'ValueError:缓冲区数据类型不匹配，应为'SIZE\u t'，但得到'long-long' 我真的不知道如何解决这个问题，所以任何帮助都将不胜感激 编辑：更多细节Machine learning Scikits学习随机性Forrest在64位python上训练不会在32位python上打开,machine-learning,scikit-learn,Machine Learning,Scikit Learn,我在64位python上训练了一个RandomForestRegressor模型。 我把这个东西腌了。 在32位python上尝试取消勾选对象时，出现以下错误： 'ValueError:缓冲区数据类型不匹配，应为'SIZE\u t'，但得到'long-long' 我真的不知道如何解决这个问题，所以任何帮助都将不胜感激 编辑：更多细节 Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module&g
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)
回溯（最近一次呼叫最后一次）：
文件“”，第1行，在
加载文件“c:\python27\lib\pickle.py”，第1378行
返回Unpickler（file.load（））
加载文件“c:\python27\lib\pickle.py”，第858行
调度[键]（自身）
文件“c:\python27\lib\pickle.py”，第1133行，在load\u reduce中
值=func（*args）
文件“_tree.pyx”，第1282行，在sklearn.tree.\u tree.tree.\uuuuu cinit.\uuuu（sklearn\tre）中
e\\树。c:10389）
目前，培训机和测试机需要具有相同的指针大小。为了方便起见，请使用python 64位版本来分散您的模型。我最近也遇到了同样的问题。采取这一步骤后，问题得到解决
因此，请尝试在64位版本上运行它。我希望这有帮助我通过在同一台机器上训练模型解决了这个问题。我在Jupyter笔记本电脑（Windows PC）上训练模型，并试图加载到Raspberry Pi中，但我得到了错误。因此，我用Raspberry Pi对模型进行了培训，并再次进行了维护，然后修复了问题。我不确定这是否应该被视为cython树类的一个缺陷，该缺陷在解锁时不够宽容，是缓冲区数据类型的错误选择，还是酸洗sklearn模型的一个基本限制。在这方面有什么进展吗？我现在发现了同样的问题。到2017年11月，我发现了完全相同的问题。sklearn.\uuuuu version\uuuuu:'0.19.1'@larsmans larsmans您介意吗，larsmans，关于
scikit learn.load（）marshallmemalloc