如何在Python中序列化CObject？

我使用

NLTK

和

svmlight

python库训练了一个SVM分类器，当我调用

pickle.dump（my_分类器，outfile，1）

保存分类器时，它抛出以下错误：

File "/usr/lib/python2.7/pickle.py", line 313, in save
    (t.__name__, obj))
    pickle.PicklingError: Can't pickle 'PyCObject' object: <PyCObject object at 0xc1cbd50>

文件“/usr/lib/python2.7/pickle.py”，第313行，保存
（t.(姓名)(obj)）
pickle.PicklingError:无法pickle'PyCObject'对象：

我读到我们不能对

CObject

进行pickle，但我没有找到保存我的工作的解决方案：/

我怎样才能继续？我使用python 2.7.3

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值得一提的是，对于那些知道

NLTK

的人来说，当我对其他分类器（如

MaxentClassifier

或

NaiveBayesClassifier

）进行pickle处理时，一切都很好，而不是

svmclassizer

，我认为这与

svmlight

库有关，但是这是我第一次使用它。

您可以使用svmlight库中的方法

编写模型（模型，文件名）

来保存它。也许你可以教pickle将其用作酸洗的自定义协议。

教pickle自定义协议是什么意思？修改pickle.py？Hans指的是专门用于此任务的标准pickle扩展点。我的意思是，可能可以将pickle配置为针对特定数据类型使用自定义pickler。但是，如果将

\uuuu get\u state\uuuu（）

和

\uuuu set\u state\uuuuu（）

方法添加到模型类的（子类）中，它将变为可pickle。看：@MacGuy是的，我就是这个意思。谢谢你的链接。显然有不止一种方法。对不起，我对酸洗有些陌生，到目前为止我只知道

dump

和

load

。我读了这些链接，不知道如何实现这些方法。我甚至没有看到这个

PyCObject

，因为它显然是在

svmlight

模块中调用的，该模块由

svmclassizer

调用，它是从我的脚本调用的。在不脱离脚本的情况下修复此问题的最佳方法是什么（如果可能）？