Python 3.x 如何在Flask应用程序中加载包含scikit学习模型的pickle文件？

我正在尝试创建一个简单的基于Flask的web应用程序，用户在其中输入一些文本并接收其情感分类。我在加载一个pickle文件时遇到问题，该文件是我在使用scikit learn训练模型后保存的。我试图加载的文件是

tfidf\u vectorizer\u train.pkl

，当我调用

load\u tfidf\u model

函数时，应该已加载该文件。每当我在本地运行应用程序时，就会出现以下错误

AttributeError:“非类型”对象没有属性“转换”

我怀疑这是由于模型未能加载，全局变量

tfidf_model

仍为None类型

如果有帮助，则当前目录如下所示

├── ml_app.py
├── models
│   └── tfidf_vectorizer_train.pkl
├── templates
│   └── main.html

其中

ml_app.py

包含以下代码

from flask import Flask, request, render_template 
from sklearn.externals import joblib

app = Flask(__name__)

models_directory = 'models'

tfidf_model = None


def load_tfidf_model():

    global tfidf_model

    tfidf_model = joblib.load('{}/tfidf_vectorizer_train.pkl'.format(models_directory))


@app.route('/') 
def my_form():
    return render_template('main.html')


@app.route('/', methods=['POST']) 
def my_form_post():

    text = request.form['text']

    # clean using tfidf
    comment_term_doc = tfidf_model.transform([text])
    processed_text = comment_term_doc.toarray()

    return render_template('main.html', text=text, processed_text=processed_text)


if __name__ == '__main__':

    try:
        load_tfidf_model()
        print("Model loaded")

    except Exception as e:
        print("Model loading failed")
        print(str(e))

    app.run()

---

正如您显然得出的结论，在调用

my\u form\u post

路由方法之前，您需要调用

load\u tfidf\u model

。一个可能的结论是

joblib.load

失败。您不会在任何地方检查返回值

由于您没有报告任何异常，我假设没有发生任何异常

建议可以返回任何Python类型，因此您可能需要查看创建加载文件的代码

---

风格问题：与其使用全局，不如让

load\u tfidf\u model

返回

joblib.load

返回的值，并将其保存在调用代码中（不需要将其声明为全局）。Globals不是函数间通信的好方法。

谢谢您的回答。我解决了这个问题。当我使用

flask run

启动服务器时，我得到一个错误，即模型尚未加载。但是，当我使用python ml_app.py（应用程序的名称）启动它时，它可以工作，并且在name=='main'下运行所有内容，这就是我加载模型所需要的。